B站如何构建高效的数据预处理和模型训练AI平台？

上图描述了架构和组件。Coeus是在Kubernetes上实现的，并集成了许多云原生组件，包括Volcano、VPA、Hawkeye（自研的云原生可观测系统）、Alluxio和Fluid。 

Coeus 使用 Alluxio 来桥接底层存储系统（OSS 和 HDFS）和 AI 应用程序（基于 Pytorch 和 Tensorflow 的视频和图像训练作业）。

B站使用 Alluxio 作为 AI 平台计算和存储之间的中间层，克服了4大挑战：

• 容器崩溃
• 用户必须更改应用程序代码才能访问OSS和HDFS
• 数据太大，一台机器无法容纳
• 反复从远程存储拉取数据速度慢

不仅使哔哩哔哩的机器学习工作负载性能提升了3倍，还降低了基础设施成本并提高了模型训练质量。除了B站，通过Alluxio来解决模型训练时效率低、成本高、可靠性低，可扩展性差等诸多难题的，还有支付宝、知乎等头部大厂。欢迎大家免费下载第四期宝典《PyTorch模型训练性能调优宝典》，了解更多实践案例。本电子书是解决PyTorch训练性能和效率问题的首选宝典。资料目录：

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本宝典中介绍的技术适用于对PyTorch的基础设施及其使用的资源进行调优。这些调优技巧适用于所有模型算法，包括CNNs、RNNs、GANs、transformers（如GPT、BERT）等，且适用于所有领域，如计算机视觉、自然语言处理等。

核心要点：📌

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PyTorch的基础知识，包括张量、计算图、自动微分以及神经网络模块的工作原理；

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影响机器学习流程中模型训练性能的因素；

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优化PyTorch模型训练的分步过程；

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在数据加载、数据操作、GPU处理和CPU处理方面的最佳调优技巧，附有代码示例。通过这些技巧，平均训练epoch时长可缩短至原先的1/5-1/10；

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在真实生产环境中使用Alluxio作为数据访问层为模型训练赋能的案例研究。

面向人群：🧐

适用对象包括AI/ML平台工程师、数据平台工程师、后端软件工程师、MLOps工程师、站点可靠性工程师、架构师、机器学习工程师以及任何希望掌握PyTorch性能调优技巧的专业人士。

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特别感谢！

翻译支持：Roise，熊迪，Polarish，曹明

特别感谢以上4位Alluxio社区志愿者对《PyTorch模型训练性能调优宝典》翻译工作的支持！

鸣谢

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