企业关于数据湖、湖仓一体、数据仓库等统一数据平台如何有效支持大模型的应用:经验、方法、难点探讨?

本期讨论话题重点围绕:数据湖、湖仓一体、数据仓库等基础统一数据平台建设,对大型模应用的影响: 讨论企业如何建设好数据湖、湖仓一体、数据仓库等平台(包括架构设计、数据库选型、数据采集策略选择、数据质量校验机制建立、数据整合策略选择等),以有效支持大模型的应用?这块大...显示全部

本期讨论话题重点围绕:

数据湖、湖仓一体、数据仓库等基础统一数据平台建设,对大型模应用的影响: 讨论企业如何建设好数据湖、湖仓一体、数据仓库等平台(包括架构设计、数据库选型、数据采集策略选择、数据质量校验机制建立、数据整合策略选择等),以有效支持大模型的应用?这块大家有没有一些经验、方法、以及难点可以共识交流交流。

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peimapeima课题专家组架构师某金融公司
  1. 整合数据资源,统一数据管理:利用数据湖和湖仓一体的优势,整合各类数据源,包括结构化数据和非结构化数据,实现数据的统一管理和查询,为模型训练提供可靠的数据支持。
  2. 优化数据存储,数据预处理自动化:通过对象存储数据湖等技术,实现数据的高效存储和访问,提高数据处理和模型训练的速度。利用自动化工具和技术,减少数据预处理的人工干预,提高数据处理效率和准确性。
  3. 模型训练优化:利用分布式计算、GPU加速等技术,优化模型训练过程,提高训练速度和模型性能。
  4. 构建数据流程:建立从数据归集、预处理、模型训练到推理应用的完整数据流程,确保数据的准确性和一致性。
银行 · 2024-01-11
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peima
架构师某金融公司

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  • 发布时间:2024-01-11
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