〇 分享简介 〇

在大模型的训练、微调等过程中，都需要大量的输入训练数据来提升模型效果。可以说训练数据集的规模和质量，是决定大模型最终推理效果的关键因素之一。同时，大模型时代，也给大数据和 AI 的架构带来一系列挑战。

传统的数仓平台，主要面向结构化数据的分析计算，以及面向 BI 场景。然而在 AI 场景下，除了结构化数据，还会有文本、图片、音视频等多种非结构化数据，通常使用数据湖存储。这两部分数据缺乏统一的管理。同时大模型的训练数据量级可能会达到 TB 级，对数据的读取性能也有较高的要求。这些问题都对传统数据架构带来了挑战。

本次分享将会针对以上挑战，分析解读智能湖仓架构为什么能够成为支撑 Data+AI 一体化的数据架构。并构建开源智能湖仓框架过程中的设计思考，架构设计以及落地应用的案例。

〇 分享收益 〇

目标：

1）解析智能湖仓一体架构的内涵，分析当前大模型等 AI 应用对数据组织、管理能力的新需求和架构上的挑战；

2）剖析智能湖仓框架如何能够更好地支撑 Data+AI 一体化架构，成为大模型的数据底座；

3）讲解我们在构建开源智能湖仓框架中的设计思考，优化经验以及应用案例。

成功要点：

1）智能湖仓需要提供开放架构和统一的接口，能够为流、批等大数据计算引擎，以及 AI 计算框架无缝对接，实现一份数据，多种计算模式；

2）智能湖仓需要统一管理结构化和非结构化数据，最大限度发挥数据湖的灵活性和数据仓库的规范性，成为统一的数据底座；

3）智能湖仓针对大规模 AI 模型对训练数据的访问要求，做出相应的性能优化，满足大型多模态模型训对 IO 性能的要求。

启示：

当前数据架构的发展趋势，决定智能湖仓在Data+AI一体化方向的重要性，开源智能湖仓框架在 AI 场景的针对性设计，功能特性和优化，以及在大模型等AI方向的应用将会给企业带来巨大的价值。

〇 分享亮点 〇

1. 当前Data+AI对数据架构体系的挑战和分析；

2. 智能湖仓架构介绍；

3. 介绍开源智能湖仓 LakeSoul 的设计理念以及对Data+AI一体化的支持；

介绍开源智能湖仓LakeSoul在Data、AI 场景下的应用。