有关下载和安装 WWI 数据库的说明，请参阅使用 SQL Server 2022 数据湖屋的数据科学和 AI，有关其他信息，请参阅 Microsoft SQL 的广阔世界导入程序示例数据库。在 Microsoft 的说法中，还原是指将数据和日志从备份复制到数据库的多阶段过程，而恢复是指将数据库返回到稳定、一致和可用的状态。我们将利用 MinIO 的生命周期管理功能，将超过 10 天的备份的非当前版

作为前面概述的工作流的解释和回顾，MongoDB Agent会持续监控副本集，并跟踪主副本集的Oplog（操作日志）中的任何更改。它能够无缝创建和恢复 MongoDB 资源的快照，结合 MinIO 的高性能、开源和 S3 API 兼容存储，为强大的备份策略奠定了基础，确保 MongoDB 数据即使在面临意外挑战时也能保持安全和可访问性。Ops Manager 与其他 MongoDB 备份工具的区别

从 Hadoop 到数据湖仓一体架构的演变代表了数据基础架构的重大飞跃。虽然 Hadoop 曾经以其强大的批处理能力统治着大数据领域，但如今的组织正在寻求更敏捷、更具成本效益和现代化的解决方案。尤其是当他们越来越多地开始实施 AI 计划时。根本没有办法让 Hadoop 为 AI 服务。相反，越来越多的人正在迁移到数据湖仓一体架构，该架构结合了数据湖和数据仓库的优点，并提供处理现代数据工作负载所需的

在现代数据湖架构中，语义层通过向数据添加有意义的上下文来发挥至关重要的作用，否则这些上下文会丢失。此层充当现代数据湖（数据仓库和查询引擎）处理层中未整理的原始数据与利用此数据的工具和应用程序之间的桥梁。通过采用统一的数据策略，组织可以提高其语义层的有效性，确保所有数据源都有助于形成一个有凝聚力和治理良好的数据环境。人工智能系统需要高质量的数据来避免“垃圾进，垃圾出”的困境，即糟糕的输入数据会导致有

要使模型完全开放，您需要训练数据、模型的源代码、训练期间使用的超参数，当然还需要训练后的模型本身，它由存储模型知识的数十亿（很快是数万亿）参数组成，也称为参数内存。与“开源”不同的术语，“开源”只应用于非 AI 软件，因为模型的源代码无助于确定模型的行为。如果你相信它们是真的，那么“所有 AI 都应该开源吗”这个问题的答案是否定的，因为它不会控制 AI，闭源也不会。如上所述，它有不同的口味和不同的

MinIO Cache 是一种缓存服务，它使用内存来缓存经常访问的对象。MinIO Cache 专为 MinIO 企业对象存储构建，是 MinIO 的最佳缓存服务，与不了解 MinIO 对象存储的通用缓存服务不同。如果从 MinIO 缓存请求对象，并且缓存中不存在该对象，则 MinIO 缓存将为您获取该对象并将其放入缓存中以供后续请求使用。此外，MinIO 缓存利用“一致哈希”方案在节点横向扩展操

这种探索开辟了新的可能性，超越了基本的加载器，转向了更通用、更强大的实现，从而增强了语言模型驱动应用程序的功能。LLMs利用 MinIO 安全且可扩展的对象存储，结合 Langchain 利用 OpenAI 的 GPT 等全部功能LLMs的能力，开发人员可以创建不仅可以模仿人类文本生成，还可以执行复杂任务的系统，将数据管理效率提升到新的高度。这种“自定义工具”的使用，以及类似的“工具使用”集成，使

在本文中，我展示了如何设置英特尔 Tiber Developer Cloud 进行机器学习实验。这需要创建一个帐户、设置计算实例、创建 MinIO 存储桶和设置 SSH 密钥。创建资源后，我演示了如何编写一些函数来上传和检索数据。我还讨论了可以放入内存的小型数据集和无法放入内存的大型数据集的数据加载注意事项。使用 Intel 的 Gaudi 加速器非常简单，开发人员将识别 PyTorch 中 hp

Tabular 是由 Apache Iceberg 的原始创建者创建的数据平台。它旨在提供一个独立的通用存储平台，可连接到任何计算层，从而消除数据供应商锁定。此功能对现代数据堆栈至关重要，它允许用户选择一流的计算和存储工具，而不会被迫使用特定供应商的老化和/或不匹配的工具集。在 MinIO 和 Iceberg 的架构中，可以通过 Tabular 进行增强。表格可用于管理和查询存储在 MinIO 中

但是，真实的东西是无可替代的。真正参与开源软件开发的公司秉承极端开放创新的理念，通过承认并非所有好的代码或伟大的想法都存在于他们的组织中，来挑战传统的竞争优势概念。这种转变支持了这样一种观点，即开源生态系统中的共享创新会导致更快的市场增长，甚至为研发资金有限的小型软件公司提供从开源软件中存在的研发溢出效应中受益的机会。Meta 不允许将 LLaMA 2 与每月拥有 7 亿用户的产品集成，并且不允许