机器学习工作流的架构和考量
人工智能（AI）技术的应用正在迅速发展，如今兴起的生成式AI进一步加速了AI应用，使得AI成为增加企业营收、提高客户满意度和企业生产效率的当务之急。
AI项目成功的关键在于数据访问，因此为应用程序迅速提供数据的能力至关重要。随着AI应用场景日趋复杂化，我们需要了解数据访问模式并采取合适的解决方案。
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数据访问之所以成为影响AI项目成败的关键，有以下几个方面原因：
基于以上种种需求，Alluxio可提供相应的解决方案。Alluxio能将机器学习引擎与不同的存储系统连接起来，并跨区域和跨云将数据虚拟化，以统一的方式访问和管理来自不同数据源的数据。Alluxio 提供针对按需数据访问进行优化的架构，能在恰当的时间访问正确的位置来获取数据。
Alluxio的解决方案可带来如下价值：
使用Alluxio后
GPU利用率得到大幅提升
Alluxio将数据加载时间由82%缩短至1%
将GPU利用率由17%提升至93%
更多关于AI数据访问的详细策略内容
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1
数据访问 – AI应用落地面临的障碍；
2
揭秘机器学习工作流中的数据访问模式；
3
优化AI/ML平台中的数据访问 - 架构和基准测试；
4
实际应用场景；
5
总结。
