大模型训练迭代的痛点谁都懂——数据动辄10TB起步,每次更新都得重新上传一遍,这样折腾下来,光是时间和存储成本就吃不消。



Walrus最近针对这个问题做了优化。核心改进是切片级增量更新功能——只上传变化的数据块,其他的保持不动。听起来简单,但效果确实明显。有个实际案例,10TB的训练数据集迭代,用这套方案以后,时间从原来的数小时直接压缩到15分钟。成本方面降幅也不小,存储开支能省下来70%。

对中小型AI公司来说,这种方案特别实用。既省时间,又能显著降低运营成本,数据迭代的效率提上来了,存储的负担也轻了。看起来是个不错的选择。
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铁头矿工vip
· 01-16 18:04
数小时到15分钟?这差距有点狠啊...真要这么猛的话,得试试看
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元宇宙_包租婆vip
· 01-14 17:51
数小时降到15分钟?这要是真的,中小厂商们可得偷着乐了,存储成本直接砍七成,这笔账算下来绝了
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链上福尔摩斯妹vip
· 01-14 17:49
等等,15分钟搞定10TB迭代?这数据有点猛啊,得扒扒链上钱包流向才放心
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AirdropHuntressvip
· 01-14 17:47
等等,数据显示15分钟搞定10TB迭代?这数字得仔细看看,增量更新原理我懂,但实际案例得验证啊
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AirdropHermitvip
· 01-14 17:43
数小时压到15分钟?这效率提升有点离谱...不过省70%存储成本这块确实打动我了,中小公司的钱包终于能松口气
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DAOTruantvip
· 01-14 17:34
等等,数小时直接缩到15分钟?这也太夸张了...真的假的,有没有谁实际用过Walrus的?
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