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训练人工智能，学习模型必备服务器
发布时间：2024-12-16
部分存储在服务器的情况
模型参数存储
- 对于大多数深度学习模型（如 Transformer 架构的语言模型），它们的参数是存储在服务器的存储设备（如硬盘、固态硬盘等）中的。这些参数是模型通过大量的训练数据学习得到的结果，例如一个大规模的语言模型可能有数十亿甚至上万亿个参数。以 GPT 系列模型为例，它的参数存储在服务器的存储系统中，在需要进行文本生成等任务时，这些参数会被加载到内存中参与计算。
- 服务器存储可以方便地对模型进行管理和更新。研究人员可以在服务器端对模型参数进行修改、优化，并且能够快速地将更新后的模型部署到应用场景中。
训练数据存储
- 人工智能模型训练所使用的数据也常常存储在服务器。这些数据量通常非常庞大，比如图像识别模型训练可能会用到数百万张图像，自然语言处理模型可能会用到大量的文本语料库。将这些数据存储在服务器，可以通过高效的数据管理系统（如分布式文件系统）进行组织和访问。例如，在训练一个医学图像诊断的人工智能模型时，大量的 X 光片、CT 扫描等医学图像数据存储在服务器中，以便模型在训练过程中能够快速读取和处理这些数据。
服务端部署存储
- 当人工智能作为一种服务（例如云服务平台提供的语言翻译服务、语音识别服务等）对外提供时，模型通常是存储在服务器上的。这样，客户端（如用户的手机应用、网页浏览器等）通过网络请求访问服务器，服务器利用存储在本地的模型进行计算并返回结果。这种方式可以集中管理模型，便于维护和更新，同时也能更好地保护知识产权，因为模型代码和参数不会轻易泄露到客户端设备。
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