Hugging Face + JuiceFS：多用户多节点环境下提升模型加载效率

Hugging Face 的 Transformers 是一个功能强大的机器学习框架，提供了一系列 API 和工具，用于预训练模型的下载和训练。为了避免重复下载，提高训练效率，Transformers 会自动下载和缓存模型的权重、词表等资源，默认存储在 ~/.cache/huggingface/hub 目录下。这个缓存数据的机制。

但是，当有多用户或多节点处理相同或关联任务时，每个设备都需要重复下载相同的模型和数据集，这势必造成管理难度增大和浪费网络资源的问题。

要解决这个问题，可以将 Hugging Face 的缓存数据目录设置在共享存储上，让每个需要该资源的用户能够共享使用同一份数据。

在共享存储的选择上，如果设备不多且都在本地，则可以考虑使用 Samba 或 NFS 共享。如果计算资源分布在不同的云或不同地区的机房，则需要采用性能和一致性都更有保证的分布式文件系统，JuiceFS 就是一个非常适合的方案。

利用 JuiceFS 分布式、多端共享、强一致性等特性，不同计算节点间可以高效共享和迁移训练资源，免于重复准备相同数据，从而显著优化资源使用和存储管理，提高整个 AI 模型的训练效率。

JuiceFS 架构

JuiceFS 是开源的云原生分布式文件系统，采用了数据与元数据分离存储的技术架构，以对象存储作为底层存储来保存数据，以键值存储或关系型数据库作为元数据引擎来保存文件的元数据。这些计算资源可以自行搭建，也可以在云平台上购买，因此 JuiceFS 是很容易搭建和使用的。

底层数据存储

在底层存储方面，JuiceFS 支持市面上几乎所有主流的公有云对象存储服务，比如 Amazon S3、Google Cloud Storage、阿