Après l'explosion de l'IA, avez-vous déjà pensé à une question : où sont stockées les énormes données d'entraînement ?💾
Aujourd'hui, les modèles d'IA nécessitent souvent des ensembles de données de plusieurs centaines de To. Le coût du stockage cloud traditionnel est élevé, sans parler des préoccupations en matière de sécurité et de confidentialité des données. C'est à ce moment-là que le stockage décentralisé entre en jeu.
Le BTFS (BitTorrent File System) est en fait un système assez intelligent : les données sont découpées en petits morceaux et stockées de manière dispersée, réduisant ainsi le risque de point unique et permettant un accès rapide via un réseau P2P. Pour les projets d'IA nécessitant une alimentation en données à grande échelle, ce modèle présente des avantages en termes de coûts et d'efficacité.
En d'autres termes, l'ère de l'IA n'est pas seulement une compétition de puissance de calcul, mais la gestion efficace et sécurisée des données est le véritable défi des infrastructures sous-jacentes.
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· Il y a 8h
Comment toutes ces données peuvent-elles être stockées ? Je suis inquiet...
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StablecoinSkeptic
· Il y a 8h
Ne vous occupez de rien, déposez et partez.
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NervousFingers
· Il y a 8h
Le stockage des données dépend de cela.
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EthSandwichHero
· Il y a 8h
Le cloud traditionnel de Yunnan et Guizhou est mort, tout le monde dit qu'il a fait faillite.
Après l'explosion de l'IA, avez-vous déjà pensé à une question : où sont stockées les énormes données d'entraînement ?💾
Aujourd'hui, les modèles d'IA nécessitent souvent des ensembles de données de plusieurs centaines de To. Le coût du stockage cloud traditionnel est élevé, sans parler des préoccupations en matière de sécurité et de confidentialité des données. C'est à ce moment-là que le stockage décentralisé entre en jeu.
Le BTFS (BitTorrent File System) est en fait un système assez intelligent : les données sont découpées en petits morceaux et stockées de manière dispersée, réduisant ainsi le risque de point unique et permettant un accès rapide via un réseau P2P. Pour les projets d'IA nécessitant une alimentation en données à grande échelle, ce modèle présente des avantages en termes de coûts et d'efficacité.
En d'autres termes, l'ère de l'IA n'est pas seulement une compétition de puissance de calcul, mais la gestion efficace et sécurisée des données est le véritable défi des infrastructures sous-jacentes.