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Dans l’engouement actuel autour de l’intelligence artificielle, alors que l’attention de tout le monde est focalisée sur la puissance de calcul, considérée comme la « pelle pour exploiter la mine d’or de l’IA », l' »entrepôt » utilisé pour stocker la mine d’or et les produits transformés est en réalité également indispensable et bien plus important que vous ne le pensez.
Le développement rapide de l’IA générative a provoqué une croissance explosive des applications d’IA. Tout en attirant continuellement l’attention et en stimulant l’imagination des gens, cette technologie a également apporté des changements révolutionnaires à divers secteurs. Dans l’environnement de marché férocement concurrentiel d’aujourd’hui, les entreprises cherchent constamment des moyens d’améliorer l’efficacité et la compétitivité. Le développement de l’intelligence artificielle a apporté d’énormes opportunités pour les entreprises, en particulier dans le domaine des systèmes d’IA générative. Ces systèmes alimentés par l’IA peuvent automatiser de nombreuses tâches qui nécessitaient auparavant une intervention manuelle, telles que l’amélioration de l’expérience client avec des agents de service client virtuels en libre-service, l’amélioration des opérations des centres de contact, l’augmentation significative de la Productivité et de la créativité des employés, l’expansion et l’accélération de la création de contenu marketing, la génération de contenu de vente puissant, le brainstorming et le développement de nouveaux produits, ou l’exécution automatique de l’extraction et de l’analyse des données de documents.
Cependant, pour atteindre ces objectifs, les entreprises ont encore besoin d’une architecture Stockage fiable et efficace pour soutenir la formation et le déploiement des modèles d’IA. À cette fin, QNAP NAS propose solutions optimisées de développement IA pour entreprises .
Le déploiement sur site de la formation des modèles d’IA garantit une Sécurité et une fiabilité infaillibles
De plus en plus d’entreprises choisissent de former des modèles d’IA localement plutôt que de s’appuyer sur des services cloud. Les raisons en sont données Sécurité et la confidentialité, le contrôle des coûts, la performance et la personnalisation, ainsi que les exigences de conformité. Lors du traitement de données sensibles, tels que les enregistrements de production et les données financiers, la formation sur site peut garantir que le données est entièrement contrôlé par l’entreprise pour la protection de Sécurité et de la confidentialité. Certaines industries et régions ont des réglementations strictes en matière de données Stockage . La formation sur site peut Aide se conformer à ces exigences légales et éviter les risques de conformité.
De plus, l’informatique en nuage est coûteuse, en particulier pour la formation à grande échelle et à long terme. En acquérant et en maintenant leur propre infrastructure, les entreprises peuvent contrôler plus efficacement les coûts à long terme. Le déploiement de matériel dédié sur site peut éviter les problèmes liés au partage des ressources cloud et à la latence du réseau. Les entreprises peuvent également personnaliser l’environnement logiciel en fonction de leurs propres besoins pour garantir des performances élevées et une stabilité.
Rôle de la gestion de données et de Stockage dans le développement de l’IA
Selon les prévisions d’IDC, l’IA générera 394ZB de données d’ici 2028, impliquant un taux de croissance annuel composé de 24% de 2023 à 2028. Ces prévisions démontrent la demande croissante de solutions de Stockage d’IA efficaces et évolutives.
Avec le développement rapide de la technologie de l’IA, la création et la consommation de données augmentent également de manière spectaculaire. La croissance explosive de données entraîne des avancées significatives dans l’IA. Plus il y a de données créé, meilleurs sont les résultats de l’IA, ce qui conduit à ce que plus de données soit stocké dans les modèles d’IA. De nos jours, la plupart des IA sont utilisées pour générer du texte, des vidéos , des images et de nombreux autres contenus intéressants. Tout cela signifie que Stockage deviendra de plus en plus important dans la croissance et l’évolution futures de l’IA.
Bien que l’IA transforme les vies et inspire de nouvelles applications, son cœur reste l’utilisation et la génération de données . Lors du traitement et de l’analyse de données existants, les systèmes d’IA créent de nouveaux données qui sont souvent stockés en raison de leur valeur pratique. En même temps, ce données rend les bases de données existantes et les sources supplémentaires de données plus précieuses pour le contexte et la formation des modèles, créant ainsi un cycle auto-renforçant. L’augmentation de la génération de données disques durs l’expansion de données Stockage , ce qui à son tour disques durs encore plus de génération de données.
En résumé, le cycle de l’IA données peut être divisé en six étapes :
- Archivage des données bruts et Stockage de contenu
C’est la première étape du cycle de données , collecter et stocker de manière sécurisée et efficace les données bruts provenant de diverses sources. La qualité et la diversité des données collectés sont cruciales et déterminent tout ce qui suit.
- Préparation et importation des données
À ce stade, les données sont traités, nettoyés et transformés pour les préparer à l’entraînement du modèle. Les propriétaires de centres de données mettent en œuvre une infrastructure Stockage améliorée, comme des « lacs de données » plus rapides pour faire face à la préparation et à l’importation des données .
- IA Entraînement du modèle
À ce stade, le modèle d’IA subit un entraînement itératif pour faire des prédictions précises basées sur les données d’entraînement. Plus précisément, les modèles sont entraînés sur des superordinateurs haute performance, qui nécessitent un équipement Stockage spécialisé et haute performance pour fonctionner efficacement.
- Interfaceintégration et incitation
Cet étape implique la création d’interfaces conviviales pour les modèles d’IA, y compris les API, les tableaux de bord et les outils qui combinent le données spécifique au contexte avec les invites des utilisateurs finaux. Les modèles d’IA seront intégrés dans les applications Internet et client existantes, les améliorant plutôt que de remplacer les systèmes existants. Cela signifie maintenir les systèmes existants tout en ajoutant de nouvelles exigences de calcul d’IA, augmentant ainsi les demandes de Stockage .
- Moteur d’inférence d’IA
La cinquième étape est celle où la « magie de l’IA » se produit en temps réel. Cette étape implique le déploiement des modèles entraînés dans un environnement de production, où ils peuvent analyser de nouveaux données et fournir des prédictions à la volée ou générer de nouveaux contenus. L’efficacité du moteur d’inférence est cruciale pour des temps de réponse de l’IA rapides et précis, et nécessite une analyse complète du données et une excellente performance de Stockage .
- Générer de nouveaux contenus
La dernière étape est la création de nouveaux contenus. Les insights générés par les modèles d’IA produisent souvent de nouveaux données , qui sont stockés en raison de leur valeur ou de leur pertinence. Bien que cette étape clôture le cycle, elle alimente également le cycle de données , favorisant l’amélioration continue et l’innovation en augmentant la valeur du données pour la formation ou l’analyse future des modèles.
L’IA ne concerne pas seulement la puissance de calcul et le Stockage , elle implique également la gestion du données .
Le succès des systèmes d’IA générative repose sur une gestion de données de haute qualité et le Stockage . Par exemple, l’architecture de génération augmentée par récupération (RAG), qui vise à « rendre les grands modèles de langage plus intelligents », repose sur de grandes bases de données pour récupérer des informations pertinentes et générer des réponses significatives. Si la qualité des données est médiocre ou contient des erreurs, cela affectera directement la précision des résultats de récupération et la fiabilité du contenu généré.
Une bonne gestion du données peut assurer le nettoyage du données , un prétraitement ordonné, et améliorer la qualité du données , ce qui améliore à son tour les performances des modèles RAG. Un données inexact peut amener les utilisateurs à perdre confiance dans le système, réduisant ainsi son utilisation et son acceptation. Une base de données vectorielle est un ensemble de données vectoriel multidimensionnel. L’augmentation de la quantité et des dimensions du données augmentera considérablement les exigences de Espace de stockage . Une insuffisance de Espace de stockage peut entraîner des échecs d’écriture de données , entraînant des incohérences de données qui affectent la précision des résultats de récupération.
Le données interne dans l’architecture RAG doit maintenir la cohérence et l’intégrité à travers différents nœuds Stockage . Les erreurs, incohérences ou corruptions dans les sauvegardes de données peuvent entraîner une récupération et une génération de résultats inexactes. Les modèles RAG doivent récupérer de grandes quantités de données en peu de temps. Une structure Stockage de données bien conçue et des techniques de récupération peuvent améliorer considérablement la vitesse de récupération, réduire la latence et améliorer l’expérience utilisateur. Un accès inefficace au données augmentera la charge computationnelle sur le système et réduira les performances globales.
Le NAS QNAP peut être confié à la tâche cruciale de stocker les données bruts de l’IA.
Le NAS QNAP offre diverses fonctionnalités pour soutenir efficacement les besoins de formation des modèles d’IA des entreprises. Le NAS QNAP peut accueillir de grands volumes de données bruts (y compris vidéos et des photos) et prend en charge plusieurs protocoles Stockage pour un accès transparent localement et dans le cloud. Cela le rend bien adapté pour stocker les données bruts de diverses plateformes. Le NAS QNAP a une grande évolutivité, une transmission efficace de données , un support de protocole flexible et des capacités de protection de données puissantes. Il fournit Capacité de stockage au niveau du pétaoctet et dispose d’une technologie avancée de snapshot et de sauvegarde.
En utilisant QuObjects pour créer des Stockage d’objets S3 sur le NAS QNAP, les développeurs peuvent facilement migrer les données stockés dans le cloud vers le NAS . Dans une architecture RAG, les bases de données vectorielles sont généralement déployées et gérées à l’aide de conteneurs Docker. Le NAS QNAP prend en charge non seulement les Virtualisation de conteneurs mais aussi l’import/export de conteneurs. Cela permet aux développeurs de sauvegarder et de migrer plusieurs conteneurs, et d’accéder sans problème aux données sur différentes plateformes telles que Windows , Linux et macOS . Les capacités de partage robustes améliorent considérablement l’efficacité de la gestion des données pour le personnel de nettoyage des données . Qsirch peut être utilisé pour identifier et supprimer les données dupliqués, incomplets et inexacts dans les ensembles de données, améliorer la qualité des données et les rendre plus adaptées à la formation et à l’utilisation des modèles RAG.
Si des problèmes ou des suppressions accidentelles surviennent pendant le processus de nettoyage des données , les développeurs peuvent utiliser Instantané pour restaurer les données originaux à une version précédente, ce qui peut prévenir la perte de données et gagner du temps. Le NAS QNAP prend en charge diverses configurations RAID et offre également une gamme d’outils de sauvegarde intégrés pour que les développeurs puissent créer des sauvegardes des données bruts.
Le NAS QNAP prend en charge des paramètres de Autorisation granulaires. Des Autorisation d’accès spécifiques peuvent être définis pour chaque fichier et dossier afin de garantir que seuls les utilisateurs autorisés puissent accéder et modifier les données . WORM peut empêcher la modification non autorisée des données et garantir l’intégrité et la cohérence des données , ce qui est particulièrement important pour le processus de récupération et de génération des données dans une architecture RAG.
Les fonctionnalités ultra-hautes IOPS et à faible latence de NAS tout-flash garantissent que données peut être récupéré et traité rapidement. QNAP offre l’une des solutions NAS tout-flash les plus complètes de l’industrie, fournissant une faible latence et des performances élevées pour répondre aux besoins fréquents d’accès et de traitement de données dans une architecture RAG. De plus, le Réseau haute vitesse 25/100GbE permet un transfert de données plus rapide entre les appareils, ce qui est crucial pour les architectures RAG nécessitant des opérations de lecture et d’écriture fréquentes sur de grands ensembles de données . Cela réduit considérablement la latence de transfert de données et améliore l’efficacité globale du système.
Une solution parfaite efficace et économique
QNAP propose plusieurs modèles de NAS adaptés au Stockage de données brut et au Stockage /sauvegarde de l’architecture RAG, y compris TDS-h2489FU , TS-h2490FU , TS-h1090FU , TS-h3087XU-RP , TS-h1677AXU-RP , TS-h1290FX , TS-h1277AFX, TVS-h1288X et TVS-h1688X . Ces modèles offrent non seulement des solutions efficaces et économiques, mais aussi une protection robuste de données et une évolutivité pour répondre aux besoins des entreprises de toutes tailles. Qu’ils soient utilisés comme serveurs de Stockage de données brut ou comme serveurs de Stockage /sauvegarde structurés RAG, ces modèles peuvent fournir des solutions parfaites pour aider les entreprises Aide à atteindre un environnement de développement IA efficace, allégé et hautement évolutif.
En utilisant les NAS de QNAP pour soutenir la formation de modèles IA sur site, les entreprises peuvent obtenir des avantages significatifs en matière de Sécurité de données , de contrôle des coûts, d’optimisation des performances et de conformité. Les solutions de Stockage efficaces fournies par QNAP peuvent répondre aux divers besoins des entreprises modernes dans le processus de développement de l’IA, garantir une haute qualité et une haute fiabilité de données , et améliorer la compétitivité globale des entreprises.
