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HDFS（Hadoop分布式文件系統）可以與機器學習框架結合以支持大規模模型訓練。下面是一些常見的方法：
數據存儲：HDFS可以存儲大規模的訓練數據集。機器學習模型通常需要大量的數據進行訓練，HDFS提供了分布式存儲機制，可以方便地存儲和管理大規模的數據集。
數據讀取：機器學習框架可以直接從HDFS中讀取數據進行訓練。HDFS提供了高可靠性和高可擴展性的數據訪問接口，可以有效地支持機器學習模型的訓練過程。
分布式計算：HDFS與大數據處理框架（如Hadoop MapReduce、Spark等）結合，可以實現分布式計算，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，實現大規模模型的訓練。
數據預處理：HDFS可以存儲原始數據和預處理后的數據，機器學習框架可以直接從HDFS中讀取數據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與機器學習框架結合可以實現大規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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