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In dem aktuellen Hype um künstliche Intelligenz, während alle Aufmerksamkeit auf Rechenleistung gerichtet ist, die als „Schaufel zum Schürfen der KI-Goldmine“ betrachtet wird, ist das „Lagerhaus“ zur Speicherung der Goldmine und der verarbeiteten Produkte tatsächlich ebenfalls unverzichtbar und weit wichtiger, als man denkt.
Die rasante Entwicklung von generativer KI hat ein explosionsartiges Wachstum von KI-Anwendungen verursacht. Während sie weiterhin Aufmerksamkeit erregt und die Vorstellungskraft der Menschen anregt, hat diese Technologie auch revolutionäre Veränderungen in verschiedenen Branchen mit sich gebracht. In der heutigen hart umkämpften Marktumgebung suchen Unternehmen ständig nach Wegen, um Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern. Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz hat enorme Chancen für Unternehmen gebracht, insbesondere im Bereich der generativen KI-Systeme. Diese KI-gestützten Systeme können viele Aufgaben automatisieren, die zuvor manuelle Eingriffe erforderten, wie z.B. die Verbesserung der Kundenerfahrung mit selbstbedienenden virtuellen Kundenservice-Agenten, die Optimierung des Betriebs von Kontaktzentren, die erhebliche Steigerung der Produktivität und Kreativität der Mitarbeiter, die Erweiterung und Beschleunigung der Erstellung von Marketinginhalten, die Generierung leistungsstarker Verkaufsinhalte, das Brainstorming und die Entwicklung neuer Produkte oder die automatische Ausführung der Dokumenten- Daten Extraktion und Analyse.
Um diese Ziele zu erreichen, benötigen Unternehmen jedoch immer noch eine zuverlässige und effiziente Speicher Architektur, um das Training und die Bereitstellung von KI-Modellen zu unterstützen. Zu diesem Zweck bietet QNAP NAS optimierte AI-Entwicklungslösungen für Unternehmen .
Die lokale Bereitstellung des Trainings von KI-Modellen gewährleistet narrensichere Sicherheit und Zuverlässigkeit
Immer mehr Unternehmen entscheiden sich dafür, KI-Modelle lokal zu trainieren, anstatt auf Cloud-Dienste zu setzen. Gründe dafür sind Daten Sicherheit und Datenschutz, Kostenkontrolle, Leistung und Anpassung sowie Compliance-Anforderungen. Bei der Verarbeitung sensibler Daten , wie Produktionsaufzeichnungen und finanzieller Daten , kann das lokale Training sicherstellen, dass das Daten vollständig vom Unternehmen für Sicherheit und Datenschutz kontrolliert wird. Bestimmte Branchen und Regionen haben strenge Daten Speicher Vorschriften. Lokales Training kann Hilfe diesen gesetzlichen Anforderungen entsprechen und Compliance-Risiken vermeiden.
Darüber hinaus ist Cloud-Computing teuer, insbesondere für groß angelegte und langfristige Trainings. Durch den Erwerb und die Wartung ihrer eigenen Infrastruktur können Unternehmen langfristige Kosten effektiver kontrollieren. Der Einsatz dedizierter Hardware vor Ort kann Probleme im Zusammenhang mit der gemeinsamen Nutzung von Cloud-Ressourcen und Netzwerkverzögerungen vermeiden. Unternehmen können auch die Softwareumgebung nach ihren eigenen Bedürfnissen anpassen, um hohe Leistung und Stabilität zu gewährleisten.
Rolle des Daten Managements und der Speicher in der KI-Entwicklung
Laut der Prognose von IDC wird KI bis 2028 394ZB an Daten erzeugen, was eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 24% von 2023 bis 2028 impliziert. Diese Prognosen zeigen die wachsende Nachfrage nach effizienten und skalierbaren KI- Speicher -Lösungen.
Mit der rasanten Entwicklung der KI-Technologie nimmt auch die Erstellung und Nutzung von Daten dramatisch zu. Das explosive Wachstum von Daten treibt bedeutende Fortschritte in der KI voran. Je mehr Daten erstellt wird, desto besser sind die KI-Ergebnisse, was dazu führt, dass mehr Daten in KI-Modellen gespeichert wird. Heutzutage wird die meiste KI verwendet, um Texte, Videos , Bilder und viele andere interessante Inhalte zu generieren. All dies bedeutet, dass Speicher in der zukünftigen Entwicklung und Evolution der KI immer wichtiger wird.
Obwohl KI das Leben verändert und neue Anwendungen inspiriert, bleibt ihr Kern die Nutzung und Generierung von Daten . Während bestehendes Daten verarbeitet und analysiert wird, erstellen KI-Systeme neues Daten , das aufgrund seines praktischen Werts oft gespeichert wird. Gleichzeitig macht dieses Daten bestehende Daten -Datenbanken und zusätzliche Daten -Quellen wertvoller für den Modellkontext und das Training, wodurch ein sich selbst verstärkender Kreislauf entsteht. Erhöhte Daten -Generierung Festplattenlaufwerke die Erweiterung von Daten Speicher , was wiederum Festplattenlaufwerke noch mehr Datengenerierung.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der KI- Daten -Zyklus in sechs Phasen unterteilt werden kann:
- Roh- Daten -Archivierung und Inhalts- Speicher
Dies ist der erste Schritt im Daten -Zyklus, bei dem Roh- Daten sicher und effizient aus verschiedenen Quellen gesammelt und gespeichert wird. Die Qualität und Vielfalt des gesammelten Daten ist entscheidend und legt den Grundstein für alles Weitere.
- Daten -Vorbereitung und -Import
In dieser Phase wird Daten verarbeitet, bereinigt und transformiert, um es für das Modelltraining vorzubereiten. Daten -Zentrum-Besitzer implementieren verbesserte Speicher -Infrastruktur, wie schnellere “ Daten -Seen“, um mit der Daten -Vorbereitung und dem Import fertig zu werden.
- KI Modelltraining
In dieser Phase wird das KI-Modell iterativ trainiert, um genaue Vorhersagen basierend auf dem Trainings- Daten zu machen. Insbesondere werden Modelle auf Hochleistungs-Supercomputern trainiert, die spezialisierte und leistungsstarke Speicher -Ausrüstung benötigen, um effizient zu laufen.
- SchnittstelleIntegration und Aufforderung
Diese Phase umfasst die Erstellung benutzerfreundlicher Schnittstellen für KI-Modelle, einschließlich APIs, Dashboards und Tools, die kontextspezifische Daten mit Endbenutzer-Eingaben kombinieren. KI-Modelle werden in bestehende Internet- und Client-Anwendungen integriert, um diese zu verbessern, anstatt bestehende Systeme zu ersetzen. Dies bedeutet, bestehende Systeme beizubehalten und gleichzeitig neue KI-Computing-Anforderungen hinzuzufügen, wodurch weitere Speicher Anforderungen vorangetrieben werden.
- KI-Inferenz-Engine
Die fünfte Phase ist, wo die „KI-Magie“ in Echtzeit passiert. Diese Phase umfasst die Bereitstellung der trainierten Modelle in einer Produktionsumgebung, wo sie neue Daten analysieren und Vorhersagen in Echtzeit treffen oder neue Inhalte generieren können. Die Effizienz der Inferenz-Engine ist entscheidend für rechtzeitige und genaue KI-Antwortzeiten und erfordert umfassende Daten Analyse und exzellente Speicher Leistung.
- Neue Inhalte generieren
Die letzte Phase ist die Erstellung neuer Inhalte. Erkenntnisse, die von KI-Modellen generiert werden, produzieren oft neue Daten , die aufgrund ihres Wertes oder ihrer Relevanz gespeichert werden. Während diese Phase den Zyklus abschließt, speist sie sich auch wieder in den Daten Zyklus ein und treibt kontinuierliche Verbesserung und Innovation voran, indem sie den Wert der Daten für zukünftiges Modelltraining oder Analysen erhöht.
KI ist nicht nur Rechenleistung und Speicher , sondern umfasst auch Daten Management.
Der Erfolg generativer KI-Systeme hängt von hochwertigem Daten Management und Speicher ab. Zum Beispiel basiert die Retrieval-Augmented Generation (RAG) Architektur, die darauf abzielt, „große Sprachmodelle intelligenter zu machen“, auf großen Daten basen, um relevante Informationen abzurufen und sinnvolle Antworten zu generieren. Wenn die Datenqualität schlecht ist oder Fehler enthält, wirkt sich dies direkt auf die Genauigkeit der Abrufresultate und die Zuverlässigkeit der generierten Inhalte aus.
Gutes Daten Management kann Daten Reinigung, ordnungsgemäße Vorverarbeitung sicherstellen und die Daten Qualität verbessern, was wiederum die Leistung von RAG-Modellen steigert. Ungenaue Daten kann dazu führen, dass Benutzer das Vertrauen in das System verlieren, was dessen Nutzung und Akzeptanz verringert. Eine Vektor- Daten basis ist ein multidimensionales Vektor- Daten Set. Die Zunahme der Daten Menge und Dimensionen wird die Speicherplatz Anforderungen erheblich erhöhen. Unzureichende Speicherplatz kann zu Daten Schreibfehlern führen, was zu Dateninkonsistenzen führt, die die Genauigkeit der Abrufresultate beeinträchtigen.
Interne Daten in der RAG-Architektur müssen Konsistenz und Integrität über verschiedene Speicher -Knoten hinweg aufrechterhalten. Fehler, Inkonsistenzen oder Beschädigungen in Daten -Backups können zu ungenauer Abfrage und Generierung von Ergebnissen führen. RAG-Modelle müssen große Mengen an Daten in kurzer Zeit abrufen. Eine gut gestaltete Daten – Speicher -Struktur und Abruftechniken können die Abrufgeschwindigkeit erheblich verbessern, die Latenz verringern und die Benutzererfahrung verbessern. Ineffizienter Daten -Zugriff erhöht die Rechenlast des Systems und verringert die Gesamtleistung.
QNAP NAS kann mit der wichtigen Aufgabe betraut werden, AI-Roh- Daten zu speichern.
QNAP NAS bietet verschiedene Funktionen, um die AI-Modell-Trainingsbedürfnisse von Unternehmen effektiv zu unterstützen. QNAP NAS kann große Mengen an Roh- Daten (einschließlich Videos und Fotos) aufnehmen und unterstützt mehrere Speicher -Protokolle, um nahtlosen Zugriff lokal und in der Cloud zu ermöglichen. Dies macht es gut geeignet für die Speicherung von Roh- Daten von verschiedenen Plattformen. QNAP NAS hat eine hohe Skalierbarkeit, effiziente Daten -Übertragung, flexible Protokollunterstützung und leistungsstarke Daten -Schutzfunktionen. Es bietet Speicherkapazität auf PB-Ebene und verfügt über fortschrittliche Snapshot- und Backup-Technologie.
Mit QuObjects zur Erstellung von S3-Objekt- Speicher auf QNAP NAS können Entwickler Daten , die in der Cloud gespeichert sind, einfach auf das NAS migrieren. In einer RAG-Architektur werden Vektor- Daten -Datenbanken typischerweise mit Docker-Containern bereitgestellt und verwaltet. QNAP NAS unterstützt nicht nur Container- Virtualisierung , sondern auch Container-Import/Export. Dies ermöglicht es Entwicklern, mehrere Container zu sichern und zu migrieren und nahtlos auf Daten über verschiedene Plattformen wie Windows , Linux und macOS zuzugreifen. Die robusten Freigabefunktionen verbessern die Daten -Verwaltungseffizienz für Daten -Reinigungspersonal erheblich. Qsirch kann verwendet werden, um doppelte, unvollständige und ungenaue Daten in Datensätzen zu identifizieren und zu entfernen, die Datenqualität zu verbessern und sie besser für das Training und die Nutzung von RAG-Modellen geeignet zu machen.
Wenn während des Daten -Reinigungsprozesses Probleme oder versehentliche Löschungen auftreten, können Entwickler Snapshot verwenden, um die ursprüngliche Daten auf eine frühere Version wiederherzustellen, was Daten -Verlust verhindern und Zeit sparen kann. QNAP NAS unterstützt verschiedene RAID-Konfigurationen und bietet auch eine Reihe von integrierten Backup-Tools, mit denen Entwickler Backups von Roh- Daten erstellen können.
QNAP NAS unterstützt feinkörnige Berechtigung -Einstellungen. Spezifische Zugriffs- Berechtigung können für jede Datei und jeden Ordner festgelegt werden, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Benutzer auf Daten zugreifen und diese ändern können. WORM kann unbefugte Daten -Änderungen verhindern und die Integrität und Konsistenz von Daten sicherstellen, was besonders wichtig für den Daten -Abruf und die Generierung in einer RAG-Architektur ist.
Die ultra-hohen IOPS- und Niedriglatenzfunktionen von All-Flash-NAS stellen sicher, dass Daten schnell abgerufen und verarbeitet werden kann. QNAP bietet eine der umfassendsten All-Flash- NAS -Lösungen in der Branche, die niedrige Latenz und hohe Leistung bietet, um den häufigen Daten -Zugriffs- und Verarbeitungsanforderungen in einer RAG-Architektur gerecht zu werden. Darüber hinaus ermöglicht 25/100GbE-Hochgeschwindigkeits- Netzwerk einen schnelleren Daten -Transfer zwischen Geräten, was für RAG-Architekturen, die häufige Lese- und Schreibvorgänge auf großen Daten -Sätzen erfordern, entscheidend ist. Dies reduziert die Datenübertragungslatenz erheblich und verbessert die Gesamteffizienz des Systems.
Eine effiziente und kostengünstige perfekte Lösung
QNAP bietet mehrere NAS -Modelle, die für rohe Daten – Speicher und RAG-Architektur- Speicher /Backup geeignet sind, darunter TDS-h2489FU , TS-h2490FU , TS-h1090FU , TS-h3087XU-RP , TS-h1677AXU-RP , TS-h1290FX , TS-h1277AFX, TVS-h1288X und TVS-h1688X . Diese Modelle bieten nicht nur effiziente und kostengünstige Lösungen, sondern auch robuste Daten -Schutz- und Skalierbarkeitsfunktionen, um den Anforderungen von Unternehmen jeder Größe gerecht zu werden. Ob als rohe Daten – Speicher -Server oder als RAG-strukturierte Speicher /Backup-Server verwendet, diese Modelle können perfekte Lösungen bieten, um Hilfe Unternehmen eine effiziente, schlanke und hoch skalierbare AI-Entwicklungsumgebung zu ermöglichen.
Durch die Verwendung von QNAP- NAS zur Unterstützung des On-Premises-AI-Modelltrainings können Unternehmen erhebliche Vorteile in Daten – Sicherheit , Kostenkontrolle, Leistungsoptimierung und Compliance erzielen. Die effizienten Speicher -Lösungen von QNAP können die verschiedenen Bedürfnisse moderner Unternehmen im AI-Entwicklungsprozess erfüllen, die hohe Qualität und hohe Zuverlässigkeit von Daten sicherstellen und die Gesamtwettbewerbsfähigkeit der Unternehmen verbessern.
