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首先在性能方面，我们会发现，这些计算对存储的需求，绝大部分情况下是发生在一批计算前面数据加载的阶段，和最后的数据保存阶段，这两个阶段如果存储性能跟不上的话，会导致 GPU、CPU 在那里等待，无事可做，空转浪费算力。GPU、CPU 在成本上来说是远高于存储成本的，存储一定要减少它们的等待时间。这些场景共性的要求是高吞吐，对一些 HPC 或者 AI HPC 的场景，还有额外的低延时要求。

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P-Tuning和LoRA保留了预训练的模型权重，而有监督微调则更新了全部参数。 与有监督的微调相比，P-Tuning和LoRA的内存要求更低，训练吞吐量更高。 LoRA没有额外的推理延迟，而P-Tuning和有监督微调可能有。 这些方法各自优缺点是： P-Tuning和LoRA比有监督微调更有效率,成本也更低。它们还可以避免灾难性遗忘，并且可以很容易地与原始预训练模型一起部署。

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