HDFS（Hadoop分布式文件系统）可以与机器学习框架结合以支持大规模模型训练。下面是一些常见的方法：
数据存储：HDFS可以存储大规模的训练数据集。机器学习模型通常需要大量的数据进行训练，HDFS提供了分布式存储机制，可以方便地存储和管理大规模的数据集。
数据读取：机器学习框架可以直接从HDFS中读取数据进行训练。HDFS提供了高可靠性和高可扩展性的数据访问接口，可以有效地支持机器学习模型的训练过程。
分布式计算：HDFS与大数据处理框架（如Hadoop MapReduce、Spark等）结合，可以实现分布式计算，加速机器学习模型的训练过程。机器学习框架可以利用HDFS的分布式文件存储和计算能力，实现大规模模型的训练。
数据预处理：HDFS可以存储原始数据和预处理后的数据，机器学习框架可以直接从HDFS中读取数据进行预处理和特征工程，使得模型训练过程更加高效。
总的来说，HDFS与机器学习框架结合可以实现大规模模型训练的高效性和可扩展性，为机器学习模型的训练提供了良好的基础。
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