3FS
需求人群
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。使用场景
在大规模AI训练中，3FS用于存储和快速访问训练数据，显著提升训练速度。在推理阶段，3FS的KVCache功能为LLM推理提供高效的缓存支持，减少计算开销。3FS用于数据准备阶段，高效管理数据管道的中间输出，优化数据处理流程。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
- 11. 从GitHub克隆3FS仓库：`git clone https://github.com/deepseek-ai/3fs`。
- 22. 初始化子模块：`cd 3fs && git submodule update --init --recursive`。
- 33. 安装依赖，如CMake、libuv、liblz4等（具体依赖见文档）。
- 44. 构建3FS：`cmake -S . -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=RelWithDebInfo`，然后运行`cmake --build build`。
- 55. 部署测试集群，按照部署指南配置存储节点和客户端。
团队介绍
了解 3FS 背后的团队成员，包括创始人、开发人员、设计师和产品人员。
该产品暂无团队信息。