大模型训练完成后，通常不会直接存储数据。这是因为在训练过程中，数据被用于调整和优化模型的参数，使其更好地拟合训练数据集。一旦模型达到预定的性能标准，训练过程就会停止，此时模型已经具备一定的预测能力。
然而，为了保持模型的长期可用性和可扩展性，通常会将训练好的模型保存为一个二进制文件，或者使用其他形式的数据存储方式。例如，可以使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）来存储训练数据，或者使用专门的机器学习框架（如TensorFlow或PyTorch）提供的模型保存功能。
此外，为了方便未来的训练和推理工作，可以将训练好的模型导出为各种格式，如ONNX、TensorFlow Lite等。这样，即使原始数据丢失或损坏，用户也可以从这些格式的导出文件中恢复模型并进行进一步的训练或推理。
总之，大模型训练完成后，通常会将模型保存为二进制文件或使用其他数据存储方式，以便于未来的训练、推理和评估工作。
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