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人工智慧議題很夯的當下，當眾人的目光聚焦在「假若人工智慧（AI）是金礦，做為挖礦鏟子的算力」時，其實用來存放金礦和加工品的「倉庫」亦不可或缺，並遠比你想像的還要重要。
由於生成式 AI 的快速崛起，引爆了 AI 的廣泛應用，在持續引起關注並激發眾人想像力的同時，這技術也為了各行各業帶來革命性的轉變。在當前競爭激烈的市場環境中，企業不斷尋求提高效率和競爭力的方法。人工智慧的發展為企業帶來了巨大的機遇，特別是在生成式 AI 系統方面。這些被 AI 加持後的系統，能夠自動化許多過去需要人工處理的任務，像利用自助服務虛擬客服專員改善客戶體驗、加強聯絡中心營運、大幅提昇員工生產力和創造力、擴增並加速建立行銷內容、產生強大的銷售內容、構思和開發新產品、或是自動執行文件資料擷取和分析。
然而，要實現這些目標，企業依舊需要一個可靠且高效的儲存架構，來支援 AI 模型的訓練和部署。在這方面，QNAP NAS 提供了最佳化企業 AI 開發解決方案。
本地端佈署 AI 模型訓練才能確保萬無一失
越來越多的企業選擇在地端訓練AI模型，而不是依賴雲端服務。這樣做的原因包括數據安全與隱私、成本控制、性能與客製化、以及合規性要求。在處理敏感數據時，如生產記錄和財務數據，在地端訓練能確保數據完全由企業控制，保障安全和隱私保護。某些產業和地區有嚴格的數據儲存規範。在地端訓練有助於遵守這些法律要求，避免合規風險。
此外，雲計算成本高昂，尤其在大規模和長時間訓練。企業購置和維護基礎設施，可以更有效地控制長期成本。在地端部署專用硬體，能避免雲端資源共享和網路延遲問題。企業也可根據自身需求自定義軟體環境，確保高性能和穩定性。
數據管理與儲存在 AI 開發過程中的角色
根據 IDC 的預測，到 2028 年 AI 將生成 394ZB 容量的數據，這意味著從 2023 年到 2028 年的複合年增長率為 24%。這些預測展示了對於高效、可擴展AI儲存解決方案的不斷增長的需求。
隨著人工智慧技術的快速發展，數據的創建和消費量也在急劇增加。這種數據的爆炸性增長推動了 AI 的巨大發展。越多的數據被創建，AI 的訓練效果就越好，這導致更多數據儲存在 AI 模型中。如今，大多數 AI被用來生成文本、視頻、圖像以及許多其他有趣的內容。所有這些都意味著儲存在未來AI的增長和演變中變得越來越重要。
雖然 AI 正在改變生活並啟發一個新的應用世界，但其核心仍然是數據利用和數據生成。AI 系統在處理和分析現有數據時，會創建新的數據，這些數據大多會被儲存起來，因為它們具有實用性。同時，這些數據還會使現有的數據庫和附加數據源變得更加有價值，用於模型的上下文和訓練，從而形成一個自我推動的循環，即數據生成的增加推動了數據儲存的擴展，進而推動了更多的數據生成。
簡而言之，AI 資料循環可分成六個階段：
- 原始數據存檔和內容儲存
這是資料循環的第一步，從各種來源安全高效地收集和儲存原始數據。收集數據的品質和多樣性舉足輕重，這為隨後的一切奠定了基礎。
- 資料準備與導入
數據在這個階段被處理、清洗和轉換，為模型訓練做好準備。資料中心擁有者正在實施升級的儲存基礎設施，如更快的「數據湖」，以因應數據的準備和導入。
- AI 模型訓練
在這個階段，AI模型進行反覆訓練，以基於訓練數據做出準確的預測。具體而言，模型在高性能超級計算機上訓練，這需要專門和高性能的儲存設備以高效運行。
- 介面整合與提示
這一階段涉及為AI模型創建用戶友好的界面，包括API、儀表板和工具，這些工具將特定上下文的數據與終端用戶提示相結合。AI模型將被整合到現有的互聯網和客戶端應用中，增強它們而不是取代現有系統。這意味著需要維護現有系統，同時增加新的AI計算需求，從而推動進一步的儲存需求。
- AI 推理引擎
第五階段是即時發生的「AI魔法」之所在。這個階段涉及將訓練好的模型部署到生產環境中，在那裡它們可以分析新數據並提供即時預測或生成新內容。推理引擎的效率對於及時和準確的AI回應時間至關重要，需要全面的數據分析和出色的儲存性能。
- 生成新內容
最後一個階段是新內容的創建。AI模型產生的見解經常生成新的數據，這些數據因為有價值或具有吸引力而被儲存起來。這個階段雖然關閉了循環，但也反饋回數據循環，通過增加數據對未來模型訓練或分析的價值，推動持續改進和創新。
AI不只關乎算力和儲存，也關乎數據管理
生成式AI系統的成功依賴於高品質的數據管理與儲存。例如「讓大型語言模型更聰明」的檢索增強生成（RAG）架構，需要依賴大型數據庫來檢索相關資訊並生成有意義的回答。如果數據品質不高或存在錯誤，將直接影響檢索結果的準確性和生成內容的可靠性。
良好的資料管理能夠確保數據清洗，使預處理過程有序進行，能提升數據品質，並能提高RAG模型的性能。不準確的資料會導致用戶對系統失去信心，降低系統的使用率和接受度。向量資料庫（Vector Database）是多維度向量數據集，資料數量和維度的增加將極為顯著地增加儲存空間需求。儲存空間不足可能會出現數據寫入失敗，導致數據不一致，影響檢索結果的準確性。
RAG架構中的內部數據需要在不同的儲存節點之間保持一致性和完整性。數據備份如有錯誤、不一致或損壞都可能導致檢索和生成結果的不準確。RAG模型需要在短時間內檢索大量數據，良好的數據儲存結構和索引技術能顯著提高檢索速度，減少延遲，從而提升用戶體驗。低效的數據存取會增加系統的計算負擔，降低整體性能。
儲存 AI 原始數據的重責可以交給 QNAP NAS
QNAP NAS提供了多種功能，能有效支援企業的AI模型訓練需求。QNAP NAS能夠容納大量原始資料（包含影片和照片），並支援多種儲存協議，實現本地和雲端的無縫存取，非常適合收納來自各類平台的原始數據。QNAP NAS擁有高擴展性、高效數據傳輸、靈活的協定支援以及強大的數據保護功能，並提供 PB 級的儲存容量，且擁有先進的快照和備份技術。
透過 QuObjects 在QNAP NAS上建立S3物件儲存，開發者可以輕鬆地將儲存在雲端的數據遷移至NAS。在RAG架構中，向量資料庫通常使用Docker的容器型態來部署和管理。QNAP NAS不僅支援容器（Container）虛擬技術，更支援容器匯入/匯出，讓開發者備份、移轉多個容器，可以在地端的Windows、Linux、macOS等不同平台之間無縫存取數據，強大共享能力大幅增加資料清洗人員的資料管理效率。Qsirch可用於識別和刪除數據集中的重複、不完整和不準確數據，提高數據品質，使數據更適合訓練和使用RAG模型。
如果數據清洗過程出現問題或誤刪，開發者可使用 Snapshot 將原始數據恢復到先前的版本，可防止數據丟失並節省時間。QNAP NAS支援各類RAID組態，同時開發者也能內建的多種備份工具，為原始數據建立備份。
QNAP NAS支援細粒度的權限設置，可以對每個文件和文件夾設置具體的存取權限，確保只有授權用戶可以存取和修改數據。WORM 可防止未經授權的數據修改，確保數據的完整性和一致性，這對於RAG架構中的數據檢索和生成過程尤為重要。
全快閃 NAS 的超高IOPS、低延遲特性可確保數據能夠快速被檢索和處理。QNAP擁有業界最完整的全快閃NAS解決方案可供開發者選用，提供低延遲和高性能，滿足RAG架構中頻繁數據存取和處理的需求。另外，25/100GbE高速網路可讓大量數據在設備之間的傳輸變得更快速，對於需要頻繁讀寫大規模數據的RAG架構來說至關重要，能顯著減少數據傳輸延遲，提升系統的整體效率。
高效低成本的完美解決方案
QNAP提供多款適合原始數據儲存和RAG架構儲存/備份的NAS機型，包括 TDS-h2489FU、TS-h2490FU、TS-h1090FU、TS-h3087XU-RP、TS-h1677AXU-RP、TS-h1290FX、TS-h1277AFX、TVS-h1288X 以及 TVS-h1688X。這些機型不僅提供高效、低成本的解決方案，還具備強大的數據保護和擴展功能，能夠滿足各種規模企業的需求。無論是作為原始數據的儲存伺服器，還是作為RAG架構的儲存/備份伺服器，這些機型都能提供完美的解決方案，幫助企業實現高效、精省和高擴充彈性的AI開發環境。
使用QNAP NAS來支援在地端AI模型訓練，企業能夠在數據安全、成本控制、性能優化和合規性方面獲得巨大優勢。QNAP提供的高效儲存解決方案，能夠滿足現代企業在AI開發過程中的各種需求，確保數據的高品質和高可靠性，提升企業的整體競爭力。
