
使用場景
在大規模AI訓練中,3FS用於存儲和快速訪問訓練數據,顯著提升訓練速度。
在推理階段,3FS的KVCache功能為LLM推理提供高效的緩存支持,減少計算開銷。
3FS用於數據準備階段,高效管理數據管道的中間輸出,優化數據處理流程。
產品特色
高性能:結合數千個SSD的吞吐量和數百個存儲節點的網絡帶寬,支持大規模並行訪問。
強一致性:採用CRAQ協議,確保數據強一致性,簡化應用開發。
多種工作負載支持:適用於數據準備、訓練樣本加載、檢查點保存和推理緩存等場景。
易於使用:提供標準文件接口,無需學習新存儲API。
高擴展性:支持大規模集群部署,滿足不同規模的AI項目需求。
使用教程
1. 從GitHub克隆3FS倉庫:`git clone https://github.com/deepseek-ai/3fs`。
2. 初始化子模塊:`cd 3fs && git submodule update --init --recursive`。
3. 安裝依賴,如CMake、libuv、liblz4等(具體依賴見文檔)。
4. 構建3FS:`cmake -S . -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo`,然後運行`cmake --build build`。
5. 部署測試集群,按照部署指南配置存儲節點和客戶端。
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