ASUSTOR NAS podporuje rostoucí potřeby vývoje umělé inteligence

• Zvolte správný NAS:
  Vybírejte zařízení ASUSTOR Lockerstor řady Gen3, které se pro vývoj umělé inteligence dobře hodí díky svému výkonnému hardwaru.
• Instalace softwaru pro vývoj AI:
  Pomocí nástroje Docker na ASUSTOR NAS nainstalujte běžně používané nástroje pro vývoj AI, jako např. TensorFlow.
• Příprava dat:
  Organizujte firemní data a nahrajte je na ASUSTOR NAS pro snazší přístup během vývoje.
• Trénink modelů:
  Trénování modelů AI ve virtuálním prostředí na NAS a vyhodnocování výkonu modelu.
• Zavedení modelu:
  Nasaďte vycvičené modely do produkčního prostředí a poskytněte služby AI pro podniky.

Mezi hlavní poskytovatele cloudových služeb nabízející trénink modelů AI patří Google Generative AI, AWS SageMaker a Microsoft Azure AI. Konkrétně služba AWS je známá svými rozsáhlými možnostmi a flexibilitou, neboť uživatelům poskytuje širokou škálu služeb a nástrojů AI, které uspokojí jejich potřeby v oblasti tréninku.

Nainstalováním služby ASUSTOR Cloud Backup Center lze výukové materiály AI, jako např. obrázky a texty, snadno nahrát do oblíbených cloudových úložišť, jako jsou Amazon S3, Microsoft Azure Blob Storage nebo Google Cloud Storage, jakožto zdroje dat pro trénink modelů AI. Centrum Cloud Backup Center pomáhá během tréninku neustále vkládat do modelů AI velké množství nových tréninkových dat, což pomáhá zlepšit přesnost předpovědí na nezobrazených datech. Využívání ASUSTOR NAS jako centrálního centra pro spolupráci s tréninkovými daty nebo jako cachingového centra pro iteraci dat zajišťuje nízkou latenci a přístup k velkým datovým souborům v reálném čase, stejně tak jako efektivní správu, spolupráci a procesy čištění dat RAG.

Při trénování AI se velké datové sady mohou často stát úzkým hrdlem. Pro potřeby okrajového úložiště a cachovacího centra použijte zařízení ASUSTOR NAS, které usnadňuje vytvoření interního pracovního prostředí pro spolupráci. Multiplatformní přístupové funkce zařízení ASUSTOR NAS umožňují zaměstnancům odkudkoli přistupovat k centrálně spravovaným datům a upravovat je, čímž se zabrání zpomalení sítě v důsledku současného stahování velkých datových sad. Pracovníci pracující na dálku mohou upravovat data přímo online prostřednictvím NAS, čímž se vyhnou přenášení rozsáhlých datových sad pomocí externích disků. Po skončení spolupráce lze data nahrát do cloudu prostřednictvím naplánovaného úloh na ASUSTOR NAS.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) je postup, při kterém se využívají externí informace k rozšíření schopností generativních modelů umělé inteligence. Při RAG má kvalitu dat přímý vliv na výkonnost modelu. Efektní čištění dat, což je složitý, nicméně zásadní proces, který v sobě kombinuje manuální i automatické metody, podstatně zlepšuje výkonnost modelů RAG tím, že generuje přesnější a užitečnější obsah

Před zasláním dat na platformy, jako je například SageMaker nebo AWS S3, je třeba připravit tréninková data. To zpravidla zahrnuje přípravu dat, čištění, transformaci, tvorbu funkcí, rozdělení a odesílání, což vyžaduje zpracování ve spolupráci. Zařízení ASUSTOR NAS hrají při koordinací tohoto procesu zásadní roli a před odesláním dat do cloudu umožňují spolupráci na jejich čištění.