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現在の人工知能に関する話題の中で、皆の注目が「AIの金鉱を掘るためのシャベル」とされる計算能力に集中している一方で、金鉱や加工品を保管するための「倉庫」も実際には欠かせないものであり、思っている以上に重要です。
生成AIの急速な発展は、AIアプリケーションの爆発的な成長を引き起こしました。この技術は注目を集め続け、人々の想像力をかき立てる一方で、さまざまな業界に革命的な変化をもたらしました。今日の激しい競争市場環境では、企業は効率と競争力を向上させる方法を常に模索しています。人工知能の発展は、特に生成AIシステムの分野で企業に大きな機会をもたらしました。これらのAI駆動システムは、以前は手動で行われていた多くのタスクを自動化することができ、例えば、セルフサービスのバーチャルカスタマーサービスエージェントで顧客体験を向上させたり、コンタクトセンターの運営を強化したり、従業員の生産性と創造性を大幅に向上させたり、マーケティングコンテンツの作成を拡大・加速させたり、強力な販売コンテンツを生成したり、新製品のブレインストーミングと開発を行ったり、文書のデータ抽出と分析を自動的に実行したりすることができます。
しかし、これらの目標を達成するためには、企業はAIモデルのトレーニングと展開をサポートするための信頼性が高く効率的なストレージアーキテクチャが必要です。この目的のために、QNAP NAS は 最適化された企業向けAI開発ソリューション を提供します。
AIモデルトレーニングのオンプレミス展開は、確実なセキュリティと信頼性を保証します。
ますます多くの企業がクラウドサービスに依存する代わりに、ローカルでAIモデルをトレーニングすることを選択しています。その理由には、データセキュリティ、プライバシー、コスト管理、パフォーマンス、カスタマイズ、およびコンプライアンス要件が含まれます。生産記録や財務データなどの機密データを処理する際には、オンプレミストレーニングにより、データが企業によって完全に管理され、セキュリティとプライバシー保護が確保されます。特定の業界や地域では厳格なデータストレージ規制があります。オンプレミストレーニングは、これらの法的要件にヘルプ準拠し、コンプライアンスリスクを回避することができます。
さらに、クラウドコンピューティングは高価であり、特に大規模で長期的なトレーニングには費用がかかります。自社のインフラを取得し維持することで、企業は長期的なコストをより効果的に管理できます。オンプレミスに専用ハードウェアを展開することで、クラウドリソースの共有やネットワーク遅延に関連する問題を回避できます。企業は自社のニーズに合わせてソフトウェア環境をカスタマイズし、高いパフォーマンスと安定性を確保することもできます。
AI開発におけるデータ管理とストレージの役割
IDCの予測によると、AIは2028年までに394ZBのデータを生成し、2023年から2028年までの年間平均成長率は24%になるとされています。これらの予測は、効率的でスケーラブルなAIストレージソリューションの需要が高まっていることを示しています。
AI技術の急速な発展に伴い、データの作成と消費も劇的に増加しています。データの爆発的な増加は、AIの大きな進歩を促進しています。より多くのデータが作成されるほど、AIの結果が良くなり、それがさらに多くのデータをAIモデルに保存することにつながります。現在、ほとんどのAIはテキスト、ビデオ、画像、およびその他の興味深いコンテンツを生成するために使用されています。これらすべてが、ストレージが将来のAIの成長と進化においてますます重要になることを意味しています。
AIは生活を変革し、新しいアプリケーションを生み出していますが、その核心はデータの利用と生成にあります。既存のデータを処理および分析する一方で、AIシステムは実用的な価値があるためにしばしば保存される新しいデータを生成します。同時に、このデータは既存のデータベースおよび追加のデータソースをモデルのコンテキストとトレーニングのためにより価値のあるものにし、自己強化サイクルを作り出します。データの生成の増加はハードドライブデータストレージの拡大を促進し、それがさらに多くのデータ生成をハードドライブします。
要約すると、AIのデータサイクルは6つの段階に分けられます：
- 生のデータのアーカイブとコンテンツストレージ
これはデータサイクルの最初のステップであり、さまざまなソースから生のデータを安全かつ効率的に収集して保存します。収集されたデータの質と多様性は重要であり、その後のすべての基盤を築きます。
- データの準備とインポート
この段階では、データが処理、クリーニング、および変換され、モデルのトレーニングに備えます。データセンターの所有者は、データの準備とインポートに対応するために、高速な「データレイク」などのアップグレードされたストレージインフラを実装しています。
- AI モデルのトレーニング
この段階では、AIモデルがトレーニングデータに基づいて正確な予測を行うために反復的なトレーニングを受けます。具体的には、モデルは高性能スーパーコンピュータでトレーニングされ、効率的に動作するために専門的で高性能なストレージ機器が必要です。
- インターフェース統合とプロンプト
この段階では、API、ダッシュボード、およびエンドユーザーのプロンプトと特定のコンテキストを組み合わせたツールを含む、AIモデルのユーザーフレンドリーなインターフェースを作成します。AIモデルは既存のインターネットおよびクライアントアプリケーションに統合され、既存のシステムを置き換えるのではなく、強化します。これは、既存のシステムを維持しながら、新しいAIコンピューティング要件を追加することを意味し、さらにストレージの需要を促進します。
- AI推論エンジン
第5段階は、リアルタイムで「AIマジック」が起こる場所です。この段階では、訓練されたモデルを本番環境にデプロイし、新しいデータを分析して即座に予測を提供したり、新しいコンテンツを生成したりします。推論エンジンの効率は、タイムリーで正確なAI応答時間にとって重要であり、包括的なデータ分析と優れたストレージパフォーマンスが必要です。
- 新しいコンテンツを生成する
最終段階は新しいコンテンツの作成です。AIモデルによって生成された洞察は、しばしば新しいデータを生み出し、その価値や関連性のために保存されます。この段階はサイクルを閉じる一方で、データサイクルにフィードバックし、将来のモデル訓練や分析のためにデータの価値を高めることで、継続的な改善とイノベーションを促進します。
AIはコンピューティングパワーとストレージだけでなく、データ管理も含まれます。
生成AIシステムの成功は、高品質なデータ管理とストレージに依存します。例えば、大規模言語モデルを「より賢くする」ことを目的としたRetrieval-Augmented Generation (RAG)アーキテクチャは、関連情報を取得して意味のある応答を生成するために、大規模なデータベースに依存します。データの品質が低いかエラーを含んでいる場合、取得結果の精度と生成されたコンテンツの信頼性に直接影響します。
良好なデータ管理は、データのクリーニング、秩序ある前処理を保証し、データの品質を向上させ、それによってRAGモデルのパフォーマンスを向上させます。不正確なデータは、ユーザーがシステムに対する信頼を失い、その使用と受け入れを減少させる可能性があります。ベクトルデータベースは多次元ベクトルデータセットです。データの量と次元が増加すると、ストレージ領域の要件が大幅に増加します。不十分なストレージ領域はデータの書き込み失敗を引き起こし、データの一貫性が失われ、取得結果の精度に影響を与えます。
RAGアーキテクチャ内の内部データは、異なるストレージノード間で一貫性と整合性を維持する必要があります。データバックアップのエラー、不整合、または破損は、結果の不正確な取得と生成につながる可能性があります。RAGモデルは短時間で大量のデータを取得する必要があります。よく設計されたデータストレージ構造と取得技術は、取得速度を大幅に向上させ、遅延を減らし、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。非効率的なデータアクセスは、システムに計算負荷を増加させ、全体的なパフォーマンスを低下させます。
QNAP NAS は、AIの生データデータを保存する重要なタスクを任せることができます。
QNAP NAS は、企業のAIモデルトレーニングニーズを効果的にサポートするためのさまざまな機能を提供します。QNAP NAS は、大量の生データデータ（ビデオや写真を含む）を収容でき、複数のストレージプロトコルをサポートして、ローカルおよびクラウドでシームレスなアクセスを実現します。これにより、さまざまなプラットフォームからの生データデータの保存に適しています。QNAP NAS は高いスケーラビリティ、効率的なデータ伝送、柔軟なプロトコルサポート、および強力なデータ保護機能を備えています。 PBレベルのストレージ容量 を提供し、先進的なスナップショットおよびバックアップ技術を持っています。
QNAP NAS でS3オブジェクトストレージを作成するために QuObjects を使用すると、開発者はクラウドに保存されたデータを NAS に簡単に移行できます。RAGアーキテクチャでは、ベクトルデータベースが通常Dockerコンテナを使用して展開および管理されます。QNAP NAS はコンテナ仮想化だけでなく、コンテナのインポート/エクスポートもサポートしています。これにより、開発者は複数のコンテナをバックアップおよび移行し、 Windows 、 Linux 、 macOS などの異なるプラットフォーム間でデータにシームレスにアクセスできます。強力な共有機能は、データ管理効率を大幅に向上させ、データクリーニング担当者にとって非常に有益です。 Qsirch を使用して、データセット内の重複、不完全、および不正確なデータを特定して削除し、データ品質を向上させ、RAGモデルのトレーニングおよび使用に適したものにすることができます。
データクリーニングプロセス中に問題や誤って削除が発生した場合、開発者は スナップショット を使用して元のデータを以前のバージョンに復元し、データの損失を防ぎ、時間を節約できます。QNAP NAS はさまざまなRAID構成をサポートしており、開発者が生データデータのバックアップを作成するためのさまざまな組み込みバックアップツールも提供しています。
QNAP NAS は細かい権限設定をサポートしています。特定のアクセス権限を各ファイルおよびフォルダーに設定して、許可されたユーザーのみがデータにアクセスおよび変更できるようにします。 WORM は、許可されていないデータの変更を防ぎ、データの整合性と一貫性を確保します。これは、RAGアーキテクチャにおけるデータの取得および生成プロセスにとって特に重要です。
超高IOPSと低レイテンシの特徴を持つ オールフラッシュNAS は、データの迅速な取得と処理を保証します。QNAPは業界で最も包括的なオールフラッシュ NAS ソリューションの一つを提供し、低レイテンシと高性能を実現して、RAGアーキテクチャにおける頻繁なデータアクセスと処理のニーズに応えます。さらに、25/100GbEの高速ネットワーキングはデバイス間のデータ転送を高速化し、大規模なデータセットに対する頻繁な読み書き操作を必要とするRAGアーキテクチャにとって重要です。これにより、データ転送のレイテンシが大幅に削減され、システム全体の効率が向上します。
効率的でコスト効果の高い完璧なソリューション
QNAPは、生データストレージおよびRAGアーキテクチャストレージ/バックアップに適した複数の NAS モデルを提供しており、 TDS-h2489FU 、 TS-h2490FU 、 TS-h1090FU 、 TS-h3087XU-RP 、 TS-h1677AXU-RP 、 TS-h1290FX 、TS-h1277AFX、 TVS-h1288X 、 TVS-h1688X が含まれます。これらのモデルは効率的でコスト効果の高いソリューションを提供するだけでなく、強力なデータ保護とスケーラビリティを備えており、あらゆる規模の企業のニーズに応えます。生データストレージサーバーやRAG構造のストレージ/バックアップサーバーとして使用される場合でも、これらのモデルはヘルプ企業が効率的でスリムかつ高スケーラブルなAI開発環境を実現するための完璧なソリューションを提供します。
QNAP NAS を使用してオンプレミスのAIモデルトレーニングをサポートすることで、企業はデータセキュリティ、コスト管理、パフォーマンス最適化、コンプライアンスにおいて大きな利点を得ることができます。QNAPが提供する効率的なストレージソリューションは、AI開発プロセスにおける現代企業のさまざまなニーズを満たし、データの高品質と高信頼性を確保し、企業の競争力を向上させます。
