本文介绍了对象存储(OSS)在AI业务中的应用与实践。内容涵盖四个方面:1) 对象存储作为AI数据基石,因其低成本和高弹性成为云上数据存储首选;2) AI场景下的对象存储实践方案,包括数据获取、预处理、训练及推理阶段的具体使用方法;3) 国内主要区域的默认吞吐量提升至100Gbps,优化了大数据量下的带宽需求;4) 常用工具介绍,如OSSutil、ossfs、Python SDK等,帮助用户高效管理数据。重点讲解了OSS在AI训练和推理中的性能优化措施,以及不同工具的特点和应用场景。
本文对海外泼天流量现状做了快速整理,旨在抛砖引玉,促进国内企业在出海过程中,交流如何构建全球化技术架构的落地经验,相信会有越来越多资深人士分享更深层次的实践。
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本篇为下篇,主要对MySQL内存限制特性进行解读,代码基于8.0.28。本文将围绕该项工作的改动、设计实现等方面展开介绍。