答案：通过数据索引技术加速大模型存储访问，核心是构建高效的数据组织结构，减少磁盘I/O和内存访问延迟。具体方法包括： 1. **分层索引**：对模型参数按层级或模块建立索引，例如将Transformer的注意力层参数单独索引，加速特定模块的加载。 2. **键值索引**：为参数块分配唯一键值（如哈希值），通过键值映射快速定位数据位置，避免全量扫描。 3. **压缩索引**：对索引结构本身压缩（如差分编码），减少内存占用，提升查询速度。 解释：大模型参数量庞大（如千亿级），直接顺序读取效率低。索引技术通过预构建数据位置映射表，将随机访问转换为直接跳转，显著降低延迟。例如，训练时频繁访问的梯度参数可通过索引优先加载到缓存。 举例：假设某大模型有10万个参数文件，传统方式需遍历所有文件查找特定参数。若为每个文件建立哈希索引，查询时间可从O(n)降至O(1)。 腾讯云相关产品推荐： - **腾讯云对象存储（COS）**：支持自定义元数据索引，可对模型文件打标（如“注意力层_第3层”），结合API快速检索。 - **腾讯云向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）**：适合嵌入向量的高效检索，可将模型中间特征向量存入并建立近似最近邻（ANN）索引，加速相似性搜索。 - **腾讯云文件存储（CFS）**：提供POSIX兼容的文件系统索引，适合需要频繁随机读写的训练场景。... 展开详请