大数据模型的训练数据存储在多个位置，具体取决于数据的来源、类型和处理需求。以下是一些常见的存储位置：
1. 本地文件系统：这是最常见的存储方式，将训练数据存储在本地计算机的硬盘上。这种方式简单易用，但数据安全性和可扩展性较差。
2. 分布式文件系统：如Hadoop HDFS或云存储服务（如Amazon S3、Google Cloud Storage等），可以将训练数据存储在多个服务器上，实现数据的分布式存储和访问。这种方式可以有效地提高数据的安全性和可扩展性，但需要较高的硬件投入和维护成本。
3. 数据库：将训练数据存储在关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL等）或非关系型数据库（如MongoDB、Cassandra等）中。这种方式可以实现数据的结构化存储和管理，方便进行数据查询和分析。但需要注意数据的一致性和并发控制问题。
4. 数据仓库：将训练数据存储在数据仓库（如Apache Hive、Apache Impala等）中。这种方式可以实现数据的ETL（提取、转换、加载）和查询操作，方便进行数据分析和挖掘。但需要注意数据的一致性和性能问题。
5. 数据湖：将训练数据存储在数据湖（如Apache Atlas、Amazon Lake Formation等）中。这种方式可以实现数据的大规模存储和灵活访问，适合处理大量、多样化的数据。但需要注意数据的管理和保护问题。
6. 云平台：将训练数据存储在云平台上，如AWS S3、Azure Blob Storage等。这种方式可以实现数据的高可用性和弹性扩展，同时可以利用云平台的计算和存储资源进行大数据模型的训练和部署。但需要注意数据的安全性和合规性问题。
总之，大数据模型的训练数据存储位置的选择需要考虑数据的来源、类型、处理需求以及安全性、可扩展性和成本等因素。根据具体情况选择合适的存储方式，可以提高数据处理的效率和效果。
