2023年数智中国AIGC科技周· AI云智上海专场在普陀区召开。活动以“智能涌现”、“算力突围”、“超越现实”三大篇章开启，第一篇章以“智能涌现”开幕、重塑数实融合终极愿景；第二篇章“算力突围”，以AI为引擎，以计算为基石，构筑数字底座；第三篇章“超越现实”，引领“空间计算”新时代，进入“虚实相生”新阶段。
杨冠军 腾讯云存储解决方案专家架构师
针对在AIGC的场景下，如何解决在AIGC训练过程中数据的存储和数据处理的问题，杨冠军从三个方面进行介绍与解读：一是AIGC对存储提的新需求；二是介绍腾讯云可以给用户提供的整体存储解决方案；三是腾讯云提供的整体数据处理方案。
AIGC的新需求：模型训练与应用推理的述求
我国每年产生的数据量呈现非常大的增长趋势，这个前提还是前两年AIGC场景仍未出现的情况。而现在从UGC到AIGC以后，相信整个行业产生的数据量会比这个更为庞大，如何处理这些数据，这些数据怎么应用到系统上？这都对数据存储带来了更大的需求和挑战。
从最初收集的原始数据，基于这些数据做数据处理，产生对应预处理后的数据，然后再给后面的训练模型，可以看到在整个模型训练的过程当中，会带来很大的数据量增长，也带来了对数据的统一存储的需求。
腾讯云对此训练场景总结的需求有三点：一是数据湖的统一存储。在整个AIGC的过程当中，数据存储的量非常大，它带来的存储需求就需要用数据湖来解决，避免数据孤岛的问题。二是在各个业务的处理过程当中，数据流动的需求，这些数据如果用一些传统的文件存储的话，就会遇到数据孤岛的问题，因此需要一个统一存储来对其提供服务。第三是高吞吐和低延迟，在AIGC的场景下，GPU的算力是稀有和昂贵的，客户希望整个训练是跑的越快越好，对GPU使用的越满约好，这就对底层的存储提出了一个要求：越快的把数据读出来，越快的提供给上层训练，这样价值才是最高的。
在AIGC业务处理流程中，应用推理场景核心需求主要由内容审核与数据智理两部分组成。将训练好的模型部署后，并通过服务模式提供给用户，通常的逻辑就是用户提供prompt，基于prompt生成一些数据。无论是文生文，文生图，还是视频等，这都要海量数据的存储，在腾讯云上都是通过对象存储来提供。
而在这些数据生成的过程当中，基于有国家安全合规的监管要求，就需要用到腾讯云提供的内容审核和数据处理的能力。同时针对这些数据，用户希望它能够有一些数据智理的功能，这里基于我们对AIGC业务的梳理，用了一个智能的智，后面会详细的介绍该需求。
腾讯云存储解决方案
AIGC的整体存储解决方案，总共用到了腾讯云的三种产品：对象存储COS、GooseFS、GooseFSx。从最原始的数据集上云、到模型训练、推理应用、内容治理中的数据存储，腾讯云提供了一站式的整体存储解决方案。
AIGC的整体存储解决方案，总共用到了腾讯云的三种产品：对象存储COS、GooseFS、GooseFSx。从最原始的数据集上云、到模型训练、推理应用、内容治理中的数据存储，腾讯云提供了一站式的整体存储解决方案。
最左边显示的是腾讯云提供的专门的数据迁移上云服务，可以把用户收集到的数据、或友商上的数据导入腾讯云COS对象存储上。中间这部分描述的就是我们提到的一站式存储解决方案，最底层是腾讯云海量存储的底座-COS对象存储，上面通过GooseFS和GooseFSx两种产品，来完成AIGC场景下数据预处理的加速、模型训练中的POSIX访问的需求。
在数据爆炸性增长的时代，对象存储永远是最合理的存储底座，上面这个图是腾讯云对象存储COS的整体服务框架，在这个架构当中，最底层就是腾讯云自研的分布式对象存储引擎Yotta，它可支持单集群1万台服务器，单集群EB级的存储，对原始的数据和AIGC生成的数据做统一数据湖存储是非常适合的。另外COS对象存储提供了标准、低频、归档、深度归档等多种存储类型，支持通过生命周期管理的方式来做合适的降本，让客户在拥有一个海量的存储系统的同时，并且不会付出太高的存储成本。
在对接客户的数据预处理需求中，我们发现通常节点本地有很多的空闲磁盘可以利用，腾讯云GooseFS是一个分布式缓存系统，可以有效的把计算节点的这些磁盘利用起来，来加速对底层对象存储的访问，提供更高的读性能给上层应用。另外GooseFS也支持常用的多种协议，包括了HDFS、FUSE及S3协议。在不同的应用场景下，GooseFS可以有效的提升上层应用访问COS的性能，基本有2到10倍的性能提升。
下面介绍下GooseFS在数据预处理场景下的最佳实践，其部署方案主要有低成本、高性能及高可靠三个特点。低成本：GooseFS Worker部署在计算节点上，利用计算节点NVME SSD作为缓存介质，提供PB级别缓存空间；高性能：通过VPC网络打通数据流，多节点可以构建TB/s的吞吐能力；高可靠：GooseFS Master 单独部署，3节点通过RAFT协议保证GooseFS集群的高可靠性。
在AIGC的训练场景里，很多的访问都是基于文件的接口，这跟传统的HPC或者是AI的场景里通过POSIX的语义访问是一致的，我们的GooseFSx产品提供的就是完全兼容POSIX语义访问的能力。
相比传统客户自己部署分布式文件存储服务，GooseFSx整体有如下优点：
1.全托管云服务，一键式购买发货，省去部署、调测等运维工作；
2.完全兼容POSIX文件语义，工作负载无需进行任何改动；
3.按创建容量计费，按量付费、弹性扩容，避免资源闲置；
4.自动部署客户端软件，将GooseFSx挂载到主机的本地目录；
5.采用分布式架构，性能随节点扩展而线性增长；
下面我重点介绍下GooseFSx与COS数据的自由流动的能力，这在基于COS提供数据湖统一存储，然后上层应用需要POSIX文件访问的场景里是非常重要的。
1.COS 上的 Object 按照 Key，以相同的目录结构射到 GooseFSx 上；
2.关联多个存储桶：数据加速器能同时对多个存储桶进行加速；
3.双向流动：可以从 COS 加载，并将新生产的文件沉降到 COS；
4.自定义流动的策略：基于整个存储桶或自定义前缀、进行加载或沉降；
5.增量同步：再次加载或沉降时，仅同步增量的数据
6.数据流动任务：管理数据流动，输出任务报告，保障数据流动完整性，简单易用；
腾讯云数据处理方案
数据万象是腾讯云提供的一站式智能平台，整合腾讯领先的AI技术，打造数据处理百宝箱，提供图片处理、媒体处理、内容审核、文件处理、AI内容识别、文档服务等全品类多媒体数据的处理能力。
腾讯云内部有多个实验室，数据万象整合了腾讯前沿实验室技术能力，如AI实验室：基础算法；优图实验室：图像识别；多媒体实验室：编解码研究；天御实验室：安全封控算法，结合腾讯行业领先业务最佳实践，如腾讯音乐：降噪、分离等场景；腾讯视频：视频指纹、编解码等场景；腾讯新闻：图文审核等场景；腾讯全民K歌：歌唱评分、音乐标签等场景。
在AIGC的场景里面，目前大家关注最多的还是文本，随着后面多模态模型的发展，会有越来越多的文生图、文生音频、文生视频场景，甚至还会有基于图片生成一段视频的方式。数据万象对这些能力都是覆盖的，包括图片的处理、音频处理及视频处理的能力。
国家一直有内容合规和审核的要求，在数据万象的功能中，还包括了内容审核的能力，无论是针对文本、音频还是视频，数据万象都提供了一整套的内容审核解决方案和能力，基于存储在COS上的数据，你可以非常方便的做业务内容审的对接。
总结来看，腾讯云提供的一站式数据处理有如下三点优势：
一是便捷的介入，无论是对象存储还是数据万象，都是一体化的平台，提供一站式的存储和内容审核的方案；
第二是精准的模型，基于腾讯云对接的众多客户，我们针对AIGC场景做了专门的审核模型和一些专项的优化；
第三是更高的性能，数据存储在对象存储上，其调用审核和处理都是在同一个园区内，这个流程加载和处理的时延是非常低的；
数据万象还有一个很棒的功能就是智能检索服务。在AIGC的时代，随着自己拥有的数据越来越多，数据检索的需求也会越来越大。比如我们在个人电脑上有几十GB的数据，检索到合适的数据就会让人感觉困难，而随着AIGC的发展，用户拥有的数据会到TB、PB的量级，这个情况下要搜索到合适的数据就会更加困难。在大模型出现后，我们发现通过这种智能检索服务对文本、图片、视频做特征提取，然后把提取后的特征存储下来，后面再基于输入的文本做对应特征的匹配，这样搜索的丰富度和准确性都是很高的。
当前腾讯云数据万象支持的智能检索服务有：文搜图，图搜图，图搜视频，视频搜视频。智能检索服务的底层是数据万象的大语言模型，它是腾讯云基于授权的商业数据以及自有业务数据进行预处理抽取，机器翻译，模型清洗，图文配对，人工校对等处理工作，然后训练出来的一个垂直领域大模型。
在实际的应用需求中，智能检索服务可以有效的应用在多种图片检索场景，总结而言，数据万象有三点优势：
一是通过智能扣图来建立特征库更为精确；
二是支持文本、图片的多种的检索形态，提供API/SDK的访问方式较为便捷；
三是底层是腾讯云数据万象的自研的大语言模型，它可提供秒级的检测的结果；
总结回顾
围绕AIGC，腾讯云提供了生成、审核、智理全生命周期的存储和数据处理解决方案，分为下面三个部分：
第一是数据生成，腾讯云有对象存储COS、GooseFS、GooseFSx对接我们的大语言模型的训练，推理平台的构建；
第二是内容审核，通过数据万象中的内容审核来做一些合规性的审核，以此保证整个平台的安全；
第三是数据智理，通过智能检索的服务来做特征的匹配和查询，快速满足上层业务需求。
文章出处登录后可见！
