Хранение моделей в современных LLM-системах работает следующим образом:

• Оптимизация хранения параметров. 1 Вместо хранения всех параметров модели в полном объёме применяется метод «умного» сжатия. 1
• Эффективное распределение вычислений. 1 Части модели обрабатываются на ходу, что уменьшает пиковое потребление памяти. 1
• Использование NVMe-накопителей. 3 Данные для обучения занимают огромные объёмы: до 30 ТБ для средних и сотни ТБ для крупных моделей. 3 Чтобы обеспечить высокую скорость доступа к этим данным, предпочтительно использовать NVMe-накопители. 3

Также для ускорения обучения модели используются кластеры, где тысячи машин соединены сетью с высокой пропускной способностью. 3 Это позволяет распределять задачи и эффективно обрабатывать огромные объёмы информации. 3