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HDFS（Hadoop分布式文件系統(tǒng)）可以與機器學習框架結(jié)合以支持大規(guī)模模型訓練。下面是一些常見的方法：
數(shù)據(jù)存儲：HDFS可以存儲大規(guī)模的訓練數(shù)據(jù)集。機器學習模型通常需要大量的數(shù)據(jù)進行訓練，HDFS提供了分布式存儲機制，可以方便地存儲和管理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。
數(shù)據(jù)讀取：機器學習框架可以直接從HDFS中讀取數(shù)據(jù)進行訓練。HDFS提供了高可靠性和高可擴展性的數(shù)據(jù)訪問接口，可以有效地支持機器學習模型的訓練過程。
分布式計算：HDFS與大數(shù)據(jù)處理框架（如Hadoop MapReduce、Spark等）結(jié)合，可以實現(xiàn)分布式計算，加速機器學習模型的訓練過程。機器學習框架可以利用HDFS的分布式文件存儲和計算能力，實現(xiàn)大規(guī)模模型的訓練。
數(shù)據(jù)預處理：HDFS可以存儲原始數(shù)據(jù)和預處理后的數(shù)據(jù)，機器學習框架可以直接從HDFS中讀取數(shù)據(jù)進行預處理和特征工程，使得模型訓練過程更加高效。
總的來說，HDFS與機器學習框架結(jié)合可以實現(xiàn)大規(guī)模模型訓練的高效性和可擴展性，為機器學習模型的訓練提供了良好的基礎。
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