训练出的大模型的储存方式主要取决于模型的类型和大小。对于深度学习模型，通常有以下几种存储方式：
1. 磁盘存储：这是最常见的存储方式，将模型文件保存在本地磁盘上。这种方式可以方便地传输和备份，但可能会受到磁盘空间的限制。
2. 分布式存储：如果模型非常大，或者需要在不同的计算机或服务器上运行模型，可以使用分布式存储。这种方式可以将模型分割成多个部分，分别存储在不同的计算机或服务器上，然后通过网络连接进行通信和计算。
3. 云存储：将模型上传到云端，可以提供更大的存储空间和更快的访问速度。但是，这需要支付额外的费用。
4. 内存存储：对于一些小型模型，可以直接将其加载到内存中进行计算。这种方式可以节省磁盘空间，但可能会受到内存限制。
5. 在线学习：有些模型可以在云端进行在线学习，即在不需要下载整个模型的情况下进行训练。这种方式可以节省磁盘空间，但可能需要更复杂的网络架构和算法。
总的来说，大模型的储存方式需要根据实际需求和资源情况来选择。
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