Categories
W obecnym szumie wokół sztucznej inteligencji, podczas gdy uwaga wszystkich skupia się na mocy obliczeniowej, która jest uważana za „łopatę do kopania złota AI”, „magazyn” używany do przechowywania złota i przetworzonych produktów jest w rzeczywistości niezbędny i znacznie ważniejszy, niż mogłoby się wydawać.
Szybki rozwój generatywnej AI spowodował gwałtowny wzrost aplikacji AI. Podczas gdy nieustannie przyciąga uwagę i pobudza wyobraźnię ludzi, ta technologia przyniosła również rewolucyjne zmiany w różnych branżach. W dzisiejszym, niezwykle konkurencyjnym środowisku rynkowym, firmy nieustannie poszukują sposobów na poprawę efektywności i konkurencyjności. Rozwój sztucznej inteligencji przyniósł ogromne możliwości dla firm, zwłaszcza w obszarze systemów generatywnej AI. Te systemy zasilane przez AI mogą automatyzować wiele zadań, które wcześniej wymagały ręcznej interwencji, takich jak poprawa doświadczeń klientów za pomocą samoobsługowych wirtualnych agentów obsługi klienta, usprawnienie operacji centrum kontaktowego, znaczne zwiększenie Produktywność i kreatywności pracowników, rozszerzenie i przyspieszenie tworzenia treści marketingowych, generowanie potężnych treści sprzedażowych, burza mózgów i rozwój nowych produktów, czy automatyczne wykonywanie ekstrakcji i analizy dokumentów dane .
Jednak aby osiągnąć te cele, przedsiębiorstwa nadal potrzebują niezawodnej i efektywnej architektury Pamięć masowa , aby wspierać szkolenie i wdrażanie modeli AI. W tym celu QNAP Serwer NAS oferuje optymalizowane rozwiązania rozwoju AI dla przedsiębiorstw .
Lokalne wdrażanie szkolenia modeli AI zapewnia niezawodność i niezawodność Zabezpieczenia
Coraz więcej przedsiębiorstw decyduje się na trenowanie modeli AI lokalnie, zamiast polegać na usługach w chmurze. Powody tego obejmują dane Zabezpieczenia oraz ochronę prywatności, kontrolę kosztów, wydajność i dostosowanie, a także wymagania zgodności. Podczas przetwarzania wrażliwych dane , takich jak zapisy produkcyjne i finansowe dane , szkolenie na miejscu może zapewnić, że dane jest w pełni kontrolowane przez przedsiębiorstwo dla Zabezpieczenia i ochrony prywatności. Niektóre branże i regiony mają rygorystyczne przepisy dotyczące dane Pamięć masowa . Szkolenie na miejscu może Pomoc spełniać te wymagania prawne i unikać ryzyka niezgodności.
Dodatkowo, przetwarzanie w chmurze jest kosztowne, zwłaszcza w przypadku długoterminowego i na dużą skalę szkolenia. Poprzez nabycie i utrzymanie własnej infrastruktury, przedsiębiorstwa mogą skuteczniej kontrolować długoterminowe koszty. Wdrożenie dedykowanego sprzętu na miejscu może uniknąć problemów związanych z współdzieleniem zasobów chmury i opóźnieniami sieciowymi. Przedsiębiorstwa mogą również dostosować środowisko oprogramowania do własnych potrzeb, aby zapewnić wysoką wydajność i stabilność.
Rola zarządzania dane i Pamięć masowa w rozwoju AI
Według prognozy IDC, AI wygeneruje 394ZB dane do 2028 roku, co oznacza skumulowany roczny wskaźnik wzrostu na poziomie 24% od 2023 do 2028 roku. Te prognozy pokazują rosnące zapotrzebowanie na efektywne i skalowalne rozwiązania Pamięć masowa AI.
Wraz z szybkim rozwojem technologii AI, tworzenie i konsumowanie dane również gwałtownie rośnie. Eksplozja wzrostu dane napędza znaczące postępy w AI. Im więcej dane jest tworzone, tym lepsze są wyniki AI, co prowadzi do przechowywania większej ilości dane w modelach AI. Obecnie większość AI jest używana do generowania tekstu, filmy , obrazów i wielu innych interesujących treści. Wszystko to oznacza, że Pamięć masowa będzie coraz ważniejsze w przyszłym rozwoju i ewolucji AI.
Chociaż AI zmienia życie i inspiruje nowe aplikacje, jego rdzeniem pozostaje wykorzystanie i generowanie dane . Podczas przetwarzania i analizowania istniejących dane , systemy AI tworzą nowe dane , które często są przechowywane ze względu na ich praktyczną wartość. Jednocześnie, ta dane sprawia, że istniejące bazy dane i dodatkowe źródła dane są bardziej wartościowe dla kontekstu modelu i szkolenia, tworząc tym samym samonapędzający się cykl. Zwiększona generacja dane twarde dyski ekspansję dane Pamięć masowa , co z kolei twarde dyski jeszcze większą generację danych.
W skrócie, cykl AI dane można podzielić na sześć etapów:
- Archiwizacja surowych dane i Pamięć masowa treści
To pierwszy krok w cyklu dane , bezpieczne i efektywne zbieranie i przechowywanie surowych dane z różnych źródeł. Jakość i różnorodność zebranych dane jest kluczowa i stanowi podstawę dla wszystkiego, co następuje.
- Przygotowanie i import dane
Na tym etapie dane jest przetwarzane, czyszczone i przekształcane, aby przygotować je do trenowania modelu. Właściciele centrów dane wdrażają zmodernizowaną infrastrukturę Pamięć masowa , taką jak szybsze „jeziora dane „, aby sprostać przygotowaniu i importowi dane .
- AI Trenowanie modelu
Na tym etapie model AI przechodzi iteracyjne trenowanie, aby dokonywać dokładnych prognoz na podstawie treningowych dane . Modele są trenowane na superkomputerach wysokiej wydajności, które wymagają specjalistycznego i wysokowydajnego sprzętu Pamięć masowa , aby działać efektywnie.
- Interfejsintegracja i wywoływanie
Ten etap obejmuje tworzenie przyjaznych dla użytkownika interfejsów dla modeli AI, w tym API, pulpitów nawigacyjnych i narzędzi, które łączą specyficzny dla kontekstu dane z podpowiedziami dla użytkowników końcowych. Modele AI będą zintegrowane z istniejącymi aplikacjami internetowymi i klienckimi, ulepszając je, a nie zastępując istniejące systemy. Oznacza to utrzymanie istniejących systemów przy jednoczesnym dodaniu nowych wymagań obliczeniowych AI, co napędza dalsze zapotrzebowanie na Pamięć masowa .
- Silnik wnioskowania AI
Piąty etap to miejsce, gdzie dzieje się „magia AI” w czasie rzeczywistym. Ten etap obejmuje wdrażanie wytrenowanych modeli w środowisku produkcyjnym, gdzie mogą analizować nowe dane i dostarczać prognozy na bieżąco lub generować nową zawartość. Wydajność silnika wnioskowania jest kluczowa dla terminowych i dokładnych czasów odpowiedzi AI i wymaga kompleksowej analizy dane oraz doskonałej wydajności Pamięć masowa .
- Generowanie nowej zawartości
Ostatni etap to tworzenie nowej zawartości. Wnioski generowane przez modele AI często produkują nowe dane , które są przechowywane ze względu na ich wartość lub znaczenie. Chociaż ten etap zamyka cykl, również zasila cykl dane , napędzając ciągłe doskonalenie i innowacje poprzez zwiększanie wartości dane dla przyszłego szkolenia modeli lub analizy.
AI to nie tylko moc obliczeniowa i Pamięć masowa , obejmuje również zarządzanie dane
Sukces systemów generatywnych AI zależy od wysokiej jakości zarządzania dane i Pamięć masowa . Na przykład architektura Retrieval-Augmented Generation (RAG), która ma na celu „uczynić duże modele językowe mądrzejszymi”, opiera się na dużych bazach dane do wyszukiwania istotnych informacji i generowania znaczących odpowiedzi. Jeśli jakość danych jest niska lub zawiera błędy, bezpośrednio wpłynie to na dokładność wyników wyszukiwania i wiarygodność generowanej zawartości.
Dobre zarządzanie dane może zapewnić czyszczenie dane , uporządkowane przetwarzanie wstępne i poprawę jakości dane , co z kolei zwiększa wydajność modeli RAG. Niedokładne dane mogą spowodować, że użytkownik straci zaufanie do systemu, co zmniejszy jego użycie i akceptację. Baza dane wektorów to wielowymiarowy zestaw dane . Wzrost ilości i wymiarów dane znacznie zwiększy wymagania dotyczące Przestrzeń dyskowa . Niewystarczające Przestrzeń dyskowa mogą prowadzić do niepowodzeń zapisu dane , co skutkuje niespójnościami danych, które wpływają na dokładność wyników wyszukiwania.
Internal dane w architekturze RAG musi utrzymywać spójność i integralność w różnych węzłach Pamięć masowa . Błędy, niespójności lub uszkodzenia w kopiach zapasowych dane mogą prowadzić do nieprawidłowego odzyskiwania i generowania wyników. Modele RAG muszą odzyskiwać duże ilości dane w krótkim czasie. Dobrze zaprojektowana struktura dane Pamięć masowa i techniki odzyskiwania mogą znacznie poprawić szybkość odzyskiwania, zmniejszyć opóźnienia i poprawić doświadczenie użytkownika. Nieskuteczny dostęp do dane zwiększy obciążenie obliczeniowe systemu i zmniejszy ogólną wydajność.
QNAP Serwer NAS może być powierzony kluczowemu zadaniu przechowywania surowych dane AI.
QNAP Serwer NAS oferuje różne funkcje, aby skutecznie wspierać potrzeby szkolenia modeli AI w przedsiębiorstwach. QNAP Serwer NAS może pomieścić duże ilości surowych dane (w tym filmy i zdjęcia) i obsługuje wiele protokołów Pamięć masowa , aby zapewnić bezproblemowy dostęp lokalnie i w chmurze. To sprawia, że jest dobrze przystosowany do przechowywania surowych dane z różnych platform. QNAP Serwer NAS ma wysoką skalowalność, wydajną transmisję dane , elastyczne wsparcie protokołów i potężne możliwości ochrony dane . Zapewnia Pojemność magazynowa na poziomie PB i ma zaawansowaną technologię migawkową i kopii zapasowych.
Używając QuObjects do tworzenia obiektów S3 Pamięć masowa na QNAP Serwer NAS , deweloperzy mogą łatwo migrować dane przechowywane w chmurze do Serwer NAS . W architekturze RAG bazy danych wektorowych dane są zazwyczaj wdrażane i zarządzane za pomocą kontenerów Docker. QNAP Serwer NAS obsługuje nie tylko Wirtualizacja kontenerów, ale także import/eksport kontenerów. To pozwala deweloperom tworzyć kopie zapasowe i migrować wiele kontenerów oraz bezproblemowo uzyskiwać dostęp do dane na różnych platformach, takich jak Windows , Linux i macOS . Solidne możliwości udostępniania znacznie zwiększają efektywność zarządzania dane dla personelu czyszczącego dane . Qsirch może być używany do identyfikacji i usuwania duplikatów, niekompletnych i nieprawidłowych dane w zestawach danych, poprawiając jakość danych i czyniąc je bardziej odpowiednimi do szkolenia i używania modeli RAG.
Jeśli wystąpią problemy lub przypadkowe usunięcia podczas procesu czyszczenia dane , deweloperzy mogą użyć Snapshot do przywrócenia oryginalnego dane do poprzedniej wersji, co może zapobiec utracie dane i zaoszczędzić czas. QNAP Serwer NAS obsługuje różne konfiguracje RAID i oferuje również szereg wbudowanych narzędzi do tworzenia kopii zapasowych surowych dane .
QNAP Serwer NAS obsługuje ustawienia dostępu Uprawnienia o wysokiej szczegółowości. Specyficzne ustawienia dostępu Uprawnienia mogą być ustawione dla każdego pliku i folderu, aby zapewnić, że tylko autoryzowani użytkownicy mogą uzyskiwać dostęp i modyfikować dane . WORM może zapobiec nieautoryzowanej modyfikacji dane i zapewnić integralność i spójność dane , co jest szczególnie ważne dla procesu odzyskiwania i generowania dane w architekturze RAG.
Ultrawysokie IOPS i niskie opóźnienia funkcji All-flash NAS zapewniają, że dane mogą być szybko pobierane i przetwarzane. QNAP oferuje jedno z najbardziej kompleksowych rozwiązań all-flash Serwer NAS w branży, zapewniając niskie opóźnienia i wysoką wydajność, aby sprostać częstym potrzebom dostępu i przetwarzania dane w architekturze RAG. Dodatkowo, szybkie Łączność sieciowa 25/100GbE umożliwia szybszy transfer dane między urządzeniami, co jest kluczowe dla architektur RAG wymagających częstych operacji odczytu i zapisu na dużych zestawach dane . To znacznie zmniejsza opóźnienia transferu danych i zwiększa ogólną wydajność systemu.
Efektywne i opłacalne idealne rozwiązanie
QNAP oferuje kilka modeli Serwer NAS odpowiednich do surowego dane Pamięć masowa i architektury RAG Pamięć masowa /backup, w tym TDS-h2489FU , TS-h2490FU , TS-h1090FU , TS-h3087XU-RP , TS-h1677AXU-RP , TS-h1290FX , TS-h1277AFX, TVS-h1288X i TVS-h1688X . Te modele nie tylko zapewniają efektywne i opłacalne rozwiązania, ale także charakteryzują się solidną ochroną dane i skalowalnością, aby sprostać potrzebom przedsiębiorstw różnej wielkości. Niezależnie od tego, czy są używane jako serwery surowego dane Pamięć masowa , czy serwery backupowe w strukturze RAG, te modele mogą zapewnić idealne rozwiązania, aby Pomoc przedsiębiorstwa osiągnęły efektywne, oszczędne i wysoce skalowalne środowisko rozwoju AI.
Korzystając z Serwer NAS QNAP do wspierania lokalnego szkolenia modeli AI, przedsiębiorstwa mogą uzyskać znaczące korzyści w zakresie dane Zabezpieczenia , kontroli kosztów, optymalizacji wydajności i zgodności. Efektywne rozwiązania Pamięć masowa oferowane przez QNAP mogą sprostać różnorodnym potrzebom nowoczesnych przedsiębiorstw w procesie rozwoju AI, zapewniać wysoką jakość i wysoką niezawodność dane , oraz zwiększać ogólną konkurencyjność przedsiębiorstw.
