构建更支持大模型高效训练推理的数据基础架构

DataFunSummit · 公众号 · · 2024-09-21 18:00

正文

在大模型时代，数据基础架构成为推动大规模人工智能模型（如GPT、BERT等）成功的关键要素。随着模型规模和复杂度的增加，传统的数据存储与管理方式已无法满足大模型对数据的海量需求和高效训练、推理要求。因此，如何构建和优化数据基础架构，以支持大模型的高效训练与推理，成为当前行业面临的重要挑战。

DataFun 特别策划了 DataFunSummit2024: 新一代数据架构技术峰会 ，其中 【面向大模型的数据基础架构论坛】 就将带领大家解决上述挑战。

论坛围绕大模型相关的底层架构优化方案，邀请行业专家分享最新的技术实践与思考，帮助企业突破现有数据管理的瓶颈，提升大模型的整体性能，为业务提供更强有力的支持。

感兴趣的小伙伴欢迎 识别二维码免费报名 ，收看直播：

除了【面向大模型的数据基础架构】论坛，我们还有以下五个精心策划的论坛：

1. Lambda架构的局限与创新

Lambda架构因其处理批量和实时数据的能力而广受关注，但其局限性也逐渐显现。论坛将深入剖析Lambda架构的短板，并探索替代性创新架构，帮助企业应对数据实时处理需求的挑战。

2. 数据编织与智能数据管理

数据编织(Data Mesh)是分布式架构的新兴概念，智能数据管理也成为企业未来发展的关键。本论坛将分享如何构建数据编织架构，实现跨部门数据共享与治理，让企业在复杂数据环境中从容应对。

3. 新一代湖仓架构

数据湖和数据仓库的融合趋势愈发明显，新一代湖仓架构正在重塑企业数据存储与分析方式。本论坛将深入探讨湖仓一体化的设计理念、实施路径与实际案例，帮助企业更好地挖掘数据价值。

4. 从ETL到NoETL的数据架构演进

传统的ETL架构面临着性能瓶颈与扩展性问题，NoETL的概念逐渐成为焦点。本论坛将探讨数据架构从ETL向NoETL演进的技术趋势，如何实现实时、灵活的数据管道构建，带来数据流处理的革命性变化。

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