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Nell’attuale clamore intorno all’intelligenza artificiale, mentre l’attenzione di tutti è concentrata sulla potenza di calcolo, considerata come la “pala per scavare la miniera d’oro dell’AI”, il “magazzino” utilizzato per conservare la miniera d’oro e i prodotti lavorati è in realtà anche indispensabile e molto più importante di quanto si possa pensare.
Il rapido sviluppo dell’AI generativa ha causato una crescita esplosiva delle applicazioni AI. Mentre continua ad attirare l’attenzione e a stimolare l’immaginazione delle persone, questa tecnologia ha anche portato cambiamenti rivoluzionari in vari settori. Nell’odierno ambiente di mercato altamente competitivo, le aziende sono costantemente alla ricerca di modi per migliorare l’efficienza e la competitività. Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale ha portato enormi opportunità per le imprese, specialmente nell’area dei sistemi AI generativi. Questi sistemi alimentati dall’AI possono automatizzare molte attività che in precedenza richiedevano intervento manuale, come migliorare l’esperienza del cliente con agenti virtuali di assistenza clienti self-service, migliorare le operazioni del centro di contatto, aumentare significativamente la Produttività e la creatività dei dipendenti, espandere e accelerare la creazione di contenuti di marketing, generare potenti contenuti di vendita, fare brainstorming e sviluppare nuovi prodotti, o eseguire automaticamente l’estrazione e l’analisi dei documenti dati .
Tuttavia, per raggiungere questi obiettivi, le imprese hanno ancora bisogno di un’architettura Archiviazione affidabile ed efficiente per supportare l’addestramento e il deployment dei modelli AI. A tal fine, QNAP NAS offre soluzioni ottimizzate per lo sviluppo AI aziendale .
Il deployment on-premises dell’addestramento dei modelli AI garantisce una Sicurezza e affidabilità a prova di errore
Sempre più aziende scelgono di addestrare modelli di intelligenza artificiale localmente invece di affidarsi ai servizi cloud. Le ragioni di ciò includono dati Sicurezza e privacy, controllo dei costi, prestazioni e personalizzazione, nonché requisiti di conformità. Quando si elaborano dati sensibili, come registri di produzione e dati finanziari, l’addestramento in loco può garantire che il dati sia completamente controllato dall’azienda per Sicurezza e protezione della privacy. Alcuni settori e regioni hanno rigide normative dati Archiviazione . L’addestramento in loco può Guida rispettare questi requisiti legali ed evitare rischi di conformità.
Inoltre, il cloud computing è costoso, soprattutto per l’addestramento su larga scala e a lungo termine. Acquisendo e mantenendo la propria infrastruttura, le aziende possono controllare più efficacemente i costi a lungo termine. Distribuire hardware dedicato in loco può evitare problemi legati alla condivisione delle risorse cloud e alla latenza della rete. Le aziende possono anche personalizzare l’ambiente software in base alle proprie esigenze per garantire alte prestazioni e stabilità.
Ruolo della gestione dati e Archiviazione nello sviluppo dell’IA
Secondo le previsioni di IDC, l’IA genererà 394ZB di dati entro il 2028, implicando un tasso di crescita annuale composto del 24% dal 2023 al 2028. Queste previsioni dimostrano la crescente domanda di soluzioni Archiviazione efficienti e scalabili per l’IA.
Con lo sviluppo rapido della tecnologia IA, la creazione e il consumo di dati stanno aumentando drasticamente. La crescita esplosiva di dati sta guidando significativi avanzamenti nell’IA. Più dati viene creato, migliori sono i risultati dell’IA, il che porta a più dati memorizzato nei modelli di IA. Oggigiorno, la maggior parte dell’IA viene utilizzata per generare testo, video , immagini e molti altri contenuti interessanti. Tutto ciò significa che Archiviazione diventerà sempre più importante nella crescita e nell’evoluzione futura dell’IA.
Anche se l’IA sta trasformando le vite e ispirando nuove applicazioni, il suo nucleo rimane l’utilizzo e la generazione di dati . Durante l’elaborazione e l’analisi di dati esistenti, i sistemi IA creano nuovi dati che spesso vengono memorizzati per il loro valore pratico. Allo stesso tempo, questo dati rende le basi di dati esistenti e le fonti aggiuntive di dati più preziose per il contesto e l’addestramento del modello, creando così un ciclo auto-rinforzante. L’aumento della generazione di dati dischi rigidi l’espansione di dati Archiviazione , che a sua volta dischi rigidi ancora più generazione di dati.
In sintesi, il ciclo di dati dell’IA può essere suddiviso in sei fasi:
- Archiviazione di dati grezzi e Archiviazione di contenuti
Questo è il primo passo nel ciclo di dati , raccogliendo e archiviando in modo sicuro ed efficiente i dati grezzi da varie fonti. La qualità e la diversità dei dati raccolti è cruciale e pone le basi per tutto ciò che segue.
- Preparazione e importazione di dati
In questa fase, i dati vengono elaborati, puliti e trasformati per prepararli all’addestramento del modello. I proprietari dei centri di dati stanno implementando infrastrutture di Archiviazione aggiornate, come “laghi di dati ” più veloci per affrontare la preparazione e l’importazione di dati .
- IA Addestramento del modello
In questa fase, il modello di IA subisce un addestramento iterativo per fare previsioni accurate basate sui dati di addestramento. In particolare, i modelli vengono addestrati su supercomputer ad alte prestazioni, che richiedono attrezzature di Archiviazione specializzate e ad alte prestazioni per funzionare in modo efficiente.
- InterfacciaIntegrazione e prompting
Questa fase comporta la creazione di interfacce user-friendly per i modelli di IA, inclusi API, dashboard e strumenti che combinano dati specifici al contesto con i prompt degli utenti finali. I modelli di IA saranno integrati nelle applicazioni Internet e client esistenti, migliorandole piuttosto che sostituire i sistemi esistenti. Questo significa mantenere i sistemi esistenti aggiungendo nuovi requisiti di calcolo per l’IA, aumentando così le richieste di Archiviazione .
- Motore di inferenza AI
La quinta fase è dove avviene la “magia dell’IA” in tempo reale. Questa fase comporta il dispiegamento dei modelli addestrati in un ambiente di produzione, dove possono analizzare nuovi dati e fornire previsioni al volo o generare nuovi contenuti. L’efficienza del motore di inferenza è critica per tempi di risposta dell’IA tempestivi e accurati, e richiede un’analisi completa di dati e un’eccellente performance di Archiviazione .
- Generare nuovi contenuti
La fase finale è la creazione di nuovi contenuti. Gli insight generati dai modelli di IA spesso producono nuovi dati , che vengono memorizzati per il loro valore o rilevanza. Sebbene questa fase chiuda il ciclo, alimenta anche il ciclo di dati , guidando il miglioramento continuo e l’innovazione aumentando il valore di dati per il futuro addestramento o analisi dei modelli.
L’IA non riguarda solo la potenza di calcolo e Archiviazione , coinvolge anche la gestione di dati .
Il successo dei sistemi di IA generativa dipende dalla gestione di dati di alta qualità e da Archiviazione . Ad esempio, l’architettura Retrieval-Augmented Generation (RAG), che mira a “rendere i grandi modelli linguistici più intelligenti”, si basa su grandi basi di dati per recuperare informazioni rilevanti e generare risposte significative. Se la qualità dei dati è scarsa o contiene errori, influenzerà direttamente l’accuratezza dei risultati di recupero e l’affidabilità dei contenuti generati.
Una buona gestione di dati può garantire la pulizia di dati , una pre-elaborazione ordinata e migliorare la qualità di dati , il che a sua volta migliora le prestazioni dei modelli RAG. dati inaccurati possono far perdere fiducia agli utenti nel sistema, riducendone così l’uso e l’accettazione. Una base di dati vettoriale è un insieme di dati vettoriali multidimensionali. L’aumento della quantità e delle dimensioni di dati aumenterà significativamente i requisiti di Spazio di archiviazione . Una Spazio di archiviazione insufficiente può portare a fallimenti nella scrittura di dati , causando incoerenze nei dati che influenzano l’accuratezza dei risultati di recupero.
Il dati interno nell’architettura RAG deve mantenere coerenza e integrità tra i diversi nodi Archiviazione . Errori, incoerenze o corruzione nei backup di dati possono portare a recuperi e generazioni di risultati inaccurati. I modelli RAG devono recuperare grandi quantità di dati in breve tempo. Una struttura Archiviazione di dati ben progettata e tecniche di recupero possono migliorare significativamente la velocità di recupero, ridurre la latenza e migliorare l’esperienza dell’utente. Un accesso inefficiente al dati aumenterà il carico computazionale sul sistema e ridurrà le prestazioni complessive.
QNAP NAS può essere affidato il compito cruciale di memorizzare i dati grezzi di AI dati
QNAP NAS offre varie funzionalità per supportare efficacemente le esigenze di formazione dei modelli AI delle imprese. QNAP NAS può ospitare grandi volumi di dati grezzi dati (inclusi video e foto) e supporta più protocolli Archiviazione per ottenere un accesso senza soluzione di continuità localmente e nel cloud. Questo lo rende adatto per memorizzare dati grezzi dati da varie piattaforme. QNAP NAS ha un’elevata scalabilità, una trasmissione efficiente di dati , supporto flessibile ai protocolli e potenti capacità di protezione dei dati dati . Fornisce Capacità di archiviazione a livello PB e ha una tecnologia avanzata di snapshot e backup.
Utilizzando QuObjects per creare Archiviazione di oggetti S3 su QNAP NAS , gli sviluppatori possono facilmente migrare dati memorizzati nel cloud al NAS . In un’architettura RAG, le basi di dati vettoriali dati sono tipicamente distribuite e gestite utilizzando container Docker. QNAP NAS supporta non solo Virtualizzazione container ma anche import/export container. Questo consente agli sviluppatori di eseguire backup e migrare più container, e accedere senza soluzione di continuità ai dati dati su diverse piattaforme come Windows , Linux e macOS . Le robuste capacità di condivisione migliorano significativamente l’efficienza della gestione dei dati dati per il personale di pulizia dei dati dati . Qsirch può essere utilizzato per identificare e rimuovere dati dati duplicati, incompleti e inaccurati all’interno dei dataset, migliorare la qualità dei dati e renderli più adatti per la formazione e l’uso dei modelli RAG.
Se si verificano problemi o cancellazioni accidentali durante il processo di pulizia dei dati dati , gli sviluppatori possono utilizzare Istantanea per ripristinare i dati dati originali a una versione precedente, il che può prevenire la perdita di dati dati e risparmiare tempo. QNAP NAS supporta varie configurazioni RAID e offre anche una gamma di strumenti di backup integrati per consentire agli sviluppatori di creare backup dei dati grezzi dati .
QNAP NAS supporta impostazioni di Autorizzazione granulari. Specifici accessi Autorizzazione possono essere impostati per ogni file e cartella per garantire che solo gli utenti autorizzati possano accedere e modificare i dati dati . WORM può prevenire modifiche non autorizzate ai dati dati e garantire l’integrità e la coerenza dei dati dati , che è particolarmente importante per il processo di recupero e generazione dei dati dati in un’architettura RAG.
La funzione di IOPS ultra-alti e bassa latenza di NAS all-flash garantisce che dati possa essere recuperato e elaborato rapidamente. QNAP offre una delle soluzioni all-flash NAS più complete del settore, fornendo bassa latenza e alte prestazioni per soddisfare le esigenze frequenti di accesso e elaborazione di dati in un’architettura RAG. Inoltre, Rete ad alta velocità 25/100GbE consente un trasferimento più rapido di dati tra i dispositivi, cruciale per le architetture RAG che richiedono operazioni di lettura e scrittura frequenti su grandi set di dati . Questo riduce significativamente la latenza del trasferimento dei dati e migliora l’efficienza complessiva del sistema.
Una soluzione perfetta efficiente e conveniente
QNAP offre diversi modelli di NAS adatti per Archiviazione di dati grezzi e Archiviazione /backup di architettura RAG, inclusi TDS-h2489FU , TS-h2490FU , TS-h1090FU , TS-h3087XU-RP , TS-h1677AXU-RP , TS-h1290FX , TS-h1277AFX, TVS-h1288X e TVS-h1688X . Questi modelli non solo forniscono soluzioni efficienti e convenienti, ma presentano anche una protezione robusta di dati e scalabilità per soddisfare le esigenze delle imprese di tutte le dimensioni. Che siano utilizzati come server di Archiviazione di dati grezzi o server di Archiviazione /backup strutturati RAG, questi modelli possono fornire soluzioni perfette per aiutare le imprese Guida a raggiungere un ambiente di sviluppo AI efficiente, snello e altamente scalabile.
Utilizzando NAS di QNAP per supportare l’addestramento di modelli AI on-premises, le imprese possono ottenere vantaggi significativi in Sicurezza di dati , controllo dei costi, ottimizzazione delle prestazioni e conformità. Le soluzioni di Archiviazione efficienti fornite da QNAP possono soddisfare le varie esigenze delle imprese moderne nel processo di sviluppo AI, garantire alta qualità e alta affidabilità di dati e migliorare la competitività complessiva delle imprese.
