在进行AI推理之前，通常需要准备和使用以下几类文件：
1、模型文件（Model Files）: AI推理的核心是使用训练好的模型进行预测或推断。模型文件包含了训练好的神经网络、机器学习模型或其他人工智能模型的权重和结构信息。这些文件通常是由训练过程中保存的最终模型或中间检查点导出的。
2、数据文件（Data Files）: AI模型在推理过程中需要输入数据，这些数据文件可以是图片、文本、音频或其他形式的数据。数据文件应该与模型的输入格式相匹配。
3、预处理文件（Preprocessing Files）: 在输入数据进入模型之前，可能需要进行一些预处理操作，例如图像的大小调整、归一化、标准化等。预处理文件包含这些预处理操作所需的参数或函数。
4、配置文件（Configuration Files）: 配置文件包含了推理过程中的一些设置和参数，例如推理使用的硬件设备（如CPU或GPU）、批处理大小、并行度等。配置文件允许您灵活地调整推理过程中的一些参数，以适应不同的场景。
5、日志文件（Log Files）: 在进行AI推理过程中，通常会生成日志文件，用于记录推理的进度、性能指标和可能的错误信息。日志文件对于调试和性能优化很有帮助。
因此需要有个高性能、可扩展的环境为这些文件提供服务，这就是云环境中的NAS文件存储才能拥有的优势。在AI推理过程中使用云环境中的NAS（Network Attached Storage）文件存储有很多好处，其中一些主要优势包括：
1、共享数据和模型: 云中的NAS可以允许多个AI实例同时访问相同的数据和模型文件，这样团队中的成员可以方便地共享和协作。这对于大规模的AI团队和合作项目非常有益，因为所有人都可以访问统一的数据和模型。
2、数据持久性和可扩展性: 使用云中的NAS存储，数据和模型文件都会持久保存在云端，并且能够很方便地进行备份和恢复。此外，云提供商通常提供高度可扩展的存储选项，允许根据需求轻松地扩展存储容量。
3、高可用性和冗余: 云服务提供商通常采用冗余和备份机制，确保数据的高可用性。这意味着即使某个存储节点发生故障，数据仍然可以从其他节点访问。
4、低延迟访问: 云中的NAS通常采用高性能的存储设备和网络连接，因此可以实现较低的数据访问延迟。这对于AI推理过程中需要频繁读取数据和模型的应用非常重要。
这点通过《基于弹性计算的 AI 推理最佳实践》一文可以得知，借助飞天AI加速解决方案，可以提供加速效果，达到低延迟的访问作用。
5、灵活的访问控制: 云提供商通常提供灵活的访问控制机制，可以根据需要对NAS存储进行访问权限的配置。这有助于确保数据的安全性和隐私。
6、无需本地存储: 使用云中的NAS存储，AI推理过程不再需要本地存储文件，这可以降低本地存储成本，并且可以避免在本地维护大量数据和模型文件的麻烦。
7、弹性计费: 云存储通常是按使用量计费的，这意味着您只需根据实际使用的存储量付费，而无需提前购买大量硬件存储设备。
8、有效使用云端工具：这点需要重点说一下，就是云环境中的NAS可以结合其他的一些云端环境，一些开箱即用的工具，大大提高AI推理的工作效率，比如云端的容器集群环境Kubernetes 集群，在线开发工具NoteBook，VPN专用高速网络等等，还有一些监控可视化的插件，可以帮助更好的监控AI的推理过程。
总的来说，使用云环境中NAS文件存储为AI推理提供了更高的灵活性、可扩展性、数据共享性和高可用性，同时降低了维护成本和依赖本地存储的风险。这些优势使得云环境成为许多AI项目的理想选择。
图片来自《基于弹性计算的AI推理》
