大模型训练被存储系统限制是一个常见的问题，尤其是在处理大规模数据集时。以下是一些可能的解决方案：
1. 使用分布式计算框架：分布式计算框架可以将大型模型的训练任务分解为多个小任务，然后由多个计算机节点并行执行。这样可以减少单个节点的负载，提高训练速度。常用的分布式计算框架有Hadoop、Spark和TensorFlow等。
2. 使用GPU加速：GPU（图形处理器）具有大量的并行处理能力，可以显著提高训练速度。将模型训练任务迁移到GPU上，可以充分利用GPU的计算能力，提高训练效率。
3. 使用云计算平台：云计算平台提供了弹性的计算资源，可以根据需求动态调整计算资源的规模。使用云计算平台进行模型训练，可以避免本地硬件资源的浪费，同时还可以提供更好的计算资源保障。
4. 使用优化算法：针对特定问题，可以使用更高效的优化算法来提高模型训练的速度。例如，使用梯度下降法进行反向传播，或者使用Adam优化器进行参数更新。
5. 使用模型压缩技术：通过模型压缩技术，可以减少模型的大小，从而减少存储空间的需求。常用的模型压缩技术包括权重剪枝、量化和知识蒸馏等。
6. 使用增量学习：对于大规模的数据集，可以使用增量学习的方法逐步训练模型，而不是一次性加载整个数据集。这样可以节省存储空间，同时也可以降低计算成本。
7. 使用云存储服务：将模型数据存储在云存储服务中，可以利用云服务提供商提供的弹性存储资源，根据实际需求动态调整存储空间。此外，云存储服务还提供了数据备份和恢复功能，可以确保数据的安全可靠。
8. 使用模型压缩工具：使用模型压缩工具可以进一步减小模型文件的大小，从而减少存储空间的需求。常用的模型压缩工具包括PyTorch的torchvision.transforms.Compose和TensorFlow的tf.data.Dataset等。
9. 使用模型压缩库：使用专门的模型压缩库，如PyTorch的torch.nn.utils.model_zoo.ModelZoo等，可以帮助开发者更方便地实现模型压缩。这些库提供了丰富的预训练模型和压缩方法，可以快速实现模型压缩。
10. 使用模型压缩插件：对于某些特定的深度学习框架，可以使用模型压缩插件来实现模型压缩。例如，对于PyTorch框架，可以使用torch.quantization模块来实现量化压缩。
总之，解决大模型训练被存储系统限制的问题需要综合考虑多种因素，包括分布式计算、GPU加速、云计算平台、优化算法、模型压缩技术、增量学习和云存储服务等。通过采用合适的技术和方法，可以有效地提高大模型训练的效率和效果。
