Avec la diversification des charges de travail IA, de nombreuses organisations luttent contre des données dispersées sur plusieurs systèmes, des méthodes d'accès incohérentes et des mouvements de données multi-cloud complexes. Haluo, une grande plateforme de mobilité chinoise, a été confrontée à ces défis tout en soutenant simultanément l'entraînement de modèles, le traitement des données et les applications basées sur des agents. Leur solution a été d'introduire JuiceFS, un système de fichiers distribué, comme base de données unifiée. Cette approche connecte les environnements Notebook, les clusters d'entraînement, les pipelines d'évaluation et les runtimes d'agents via une interface unique basée sur les fichiers. L'idée clé est que traiter 'tout comme un fichier' simplifie la gestion des données et permet un flux de données transparent à travers les différentes étapes du cycle de vie de l'IA. Pour les responsables techniques, ce cas offre un plan pratique pour consolider l'infrastructure de données IA, réduire les frais opérationnels et améliorer la collaboration entre les data scientists et les ingénieurs de plateforme.
Haluo a adopté JuiceFS pour unifier l'accès aux données entre l'entraînement de modèles, le traitement des données et les charges de travail d'agents, résolvant la fragmentation et la complexité multi-cloud.