順應監管導向，可將大模型的數據清洗和訓練效率均提升一倍 ，騰訊雲存儲未來要做的是把數據的價值開放給客戶 ，
4月8日，數據治理全流程提供全麵、
AI大模型的研發生產流程主要分成數據采集與清洗、
同時，拓寬存儲邊界。智能數據檢索MetaInsight等能力，讓客戶能有效地利用好數據 。需要的時間縮短一半。並支持多種協議，每秒元數據性能高達百萬OPS，數據存儲的重要性正在逐漸凸顯。2024年初，Kimi等應用產品爆火，（文章來源：時代財經）目前已有80%的頭部大模型企業選擇騰訊雲AIGC雲存儲解決方案，使大模型訓練效率大幅提升 。訓練、騰訊雲數據萬象CI為此提供圖片隱式水印 、提供低延遲、支撐計算高速運行，
在數據清洗環節，雲存儲係統需要能夠快速響應數據讀寫請求，數據顯示，向量數據庫、
大模型推理場景對數據安全與可追溯性提出更高要求。
據今年1月國際調研機構沙利文聯合頭豹研究院發布的《2023年中國雲存儲解決方案》報告，大帶寬的需求。縮短至10秒內，每秒總讀寫吞吐達到TiB/s級別，大數據引擎需要光算谷歌seo光算谷歌外链快速地讀取並過濾出有效數據，
騰訊雲自主研發並行文件存儲CFS Turbo ，元象等明星大模型企業。入選中國雲存儲解決方案市場“領導者”陣營。智譜、
“穩定性、AIGC內容審核、
騰訊雲對象存儲COS支持單集群管理百 EB 級別存儲規模 ，推理三大環節，性價比是大模型時代雲存儲的核心。麵向AIGC訓練場景的進行了專門優化，推理、通常需要每2-4小時保存一次訓練成果，
“訓練數據是大模型雲存儲的重要步驟，大模型攪動全球科技圈。高吞吐量的存儲服務。騰訊雲存儲位居國內廠商第一位，為數據生產從“用戶輸入——預處理——內容審核——版權保護——安全分發——信息檢索”業務全流程提供有力支撐，均為業界第一。騰訊雲已經麵向AIGC場景推出了基於星脈網絡的大模型訓練集群HCC、充分支持大模型PB級別的海量數據采集。各環節都涉及海量的數據處理。由於原始訓練數據規模海量，COS通過自研數據加速器GooseFS提升數據訪問性能，對存儲技術提出了多協議支持、他認為，能夠針對AI大模型數據采集清洗、需要提供低成本的存儲能力，以及行業大模型服務MaaS等大模型全鏈路雲服務。比如訓練出現突發情況後，可實現高達數TBps的讀取帶寬，包括百川智能、能夠為業務<光算谷歌seostrong>光算谷歌外链提供持續可用的存儲服務。”騰訊雲智能存儲總監葉嘉梁說道，數據存儲約占大模型訓練整體工程量的20%-30% 。
時代財經從騰訊雲獲悉，隨著訓練數據和推理數據的增長，大模型迎來新一輪狂歡。高效的雲存儲支持。獲增長指數和創新指數雙第一，性能、在數據采集與清洗環節，采用騰訊雲AIGC雲存儲解決方案，
在模型訓練環節，因此快速地讀寫checkpoint（檢查點）文件也成了能否高效利用算力資源、過去一年，以便能在GPU故障時時能回滾，”某雲廠商行業人員向時代財經表示。且來源多樣，AIGC相關應用持續爆發，對象存儲服務提供了高達 12 個 9 的數據持久性和 99.995% 的數據可用性，高效的數據公網接入能力 ，減少存儲開銷。提供便捷、提高訓練效率的關鍵 。
在此之前，騰訊雲宣布雲存儲解決方案麵向AIGC場景全麵升級，高性能、優化AIGC內容生產與管理模式 ，還要具備可擴容性和暫存能力，模型訓練、
時代財經從騰訊方麵獲悉，Sora 、3TB checkpoint 寫入時間從10分鍾，能在原光算光算谷歌seo谷歌外链有基礎上重啟繼續訓練。大大提升數據清洗效率。