在获取并预处理了潜在的数太字节乃至拍字节文本数据后，下一个工程步骤是有效地存储、组织和访问这些海量数据集合。本章介绍管理数据集所需的基础设施和技术，以适应大型语言模型训练的规模需求。

我们将讨论实际的考量，例如：

• 选择合适的数据存储格式（如文本、Apache Arrow 或 Parquet）。
• 使用分布式文件系统，例如 HDFS 或云对象存储。
• 实施数据索引以实现高效检索。
• 建立数据集版本控制实践以保证可复现性。
• 设计流式数据加载器，将数据有效地输入到分布式训练流程中。