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Deepseek开源周第五天：3FS-AI界的"数据高速公路"

前言

上周deepseek宣布，将在本周陆续发布五个开源项目，这些库已经在生产环境中经过了记录、部署和实战测试。

今天是deepseek开源周的第五天，deepseek发布了两个开源项目，分别是

• https://github.com/deepseek-ai/3FS
• https://github.com/deepseek-ai/smallpond

在人工智能的世界里，数据就是“燃料”，而存储和传输数据的系统就像是“高速公路”。

如果这条“高速公路”不够快、不够稳，那再厉害的AI模型也跑不起来。

今天，我们来聊聊DeepSeek开源周的第五天，主角是一个叫3FS的“超级高速公路”。

3FS是啥玩意儿？

3FS，全名Fire-Flyer File System，翻译过来就是“萤火虫文件系统”。

别被这个名字骗了，它可不是什么小东西，而是专门为AI训练和推理设计的高性能分布式文件系统。

简单来说，它就像一个超级强大的“数据仓库”，能把数据快速存进去、快速拿出来，还能让不同的计算机一起用。

它为啥这么牛？

速度飞快

3FS的速度可不是盖的！在180台计算机组成的集群里，它能跑到6.6 TiB/s的读取速度。

这相当于什么呢？想象一下，你有1000部高清电影，3FS能在几秒钟内把它们全部读完。

而且，它还能在25台计算机的集群里，30分钟内把110.5 TiB的数据排好序，这速度简直比闪电还快！

智能缓存

AI模型在推理的时候，有时候会重复计算一些东西，这就浪费时间了。

3FS有个叫KVCache的功能，就像一个超级聪明的“记忆库”，把之前计算过的东西存起来，下次直接用，速度能达到40+ GiB/s。

这就像是你做数学题，之前算过的答案直接拿出来用，不用再算一遍。

数据一致性

3FS还有一个很厉害的地方，就是它能让数据保持一致。

什么意思呢？比如你在不同的地方修改了同一个文件，3FS能保证所有人都看到的是一样的内容，不会出现数据错乱的情况。

这对于AI训练来说非常重要，因为数据出错可能会让模型学偏。

易用性

3FS的设计也很贴心，它用的是大家都熟悉的文件接口，就像你用U盘插电脑一样简单。

开发者不需要学新的东西，就能直接用它来存数据、读数据。

Smallpond：3FS的“小伙伴”

除了3FS，DeepSeek还开源了一个叫Smallpond的东西。

这是一个基于3FS和DuckDB（一个超快的数据库）的数据处理框架。

它的作用就是帮助用户快速处理数据，而且非常轻量级，不需要一直开着服务。

你可以用它来加载数据、处理数据，然后把结果存起来，整个过程就像搭积木一样简单。

3FS能干啥？

3FS和Smallpond的用处可多了！比如：

• 数据预处理：在AI训练之前，需要把数据整理好，3FS能快速搞定。
• 数据加载：训练的时候，3FS能让计算机快速拿到需要的数据。
• 检查点保存：训练过程中，3FS能把进度保存下来，万一出问题还能从上次保存的地方继续。
• 推理优化：推理的时候，KVCache能让模型更快地找到需要的数据。
• 嵌入向量搜索：在一些复杂的任务里，3FS能快速找到需要的嵌入向量。

总结

3FS和Smallpond就像是AI界的“超级高速公路”和“智能助手”，它们让数据传输变得飞快，让数据处理变得简单。

有了它们，AI模型的训练和推理就能更高效，开发者也能更轻松地完成任务。

希望未来有更多人用上3FS和Smallpond，让AI的发展更上一层楼！