3FS
3FS适合需要高性能存储解决方案的AI开发者和研究团队,尤其是那些处理大规模数据集和复杂模型训练的用户。它能够显著提升数据处理效率,降低开发和部署成本。
总访问量: 492,133,528
占比最多地区: US(19.34%)
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简介
3FS是一个专为AI训练和推理工作负载设计的高性能分布式文件系统。它利用现代SSD和RDMA网络,提供共享存储层,简化分布式应用开发。其核心优势在于高性能、强一致性和对多种工作负载的支持,能够显著提升AI开发和部署的效率。该系统适用于大规模AI项目,尤其在数据准备、训练和推理阶段表现出色。
截图
产品特色
高性能:结合数千个SSD的吞吐量和数百个存储节点的网络带宽,支持大规模并行访问。
强一致性:采用CRAQ协议,确保数据强一致性,简化应用开发。
多种工作负载支持:适用于数据准备、训练样本加载、检查点保存和推理缓存等场景。
易于使用:提供标准文件接口,无需学习新存储API。
高扩展性:支持大规模集群部署,满足不同规模的AI项目需求。
使用教程
1. 从GitHub克隆3FS仓库:`git clone https://github.com/deepseek-ai/3fs`。
2. 初始化子模块:`cd 3fs && git submodule update --init --recursive`。
3. 安装依赖,如CMake、libuv、liblz4等(具体依赖见文档)。
4. 构建3FS:`cmake -S . -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo`,然后运行`cmake --build build`。
5. 部署测试集群,按照部署指南配置存储节点和客户端。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
最新流量情况
月访问量
4.92m
平均访问时长
393.01
每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
19.34%
中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
3.63%
地理流量分布全球图
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