Los dispositivos NAS de ASUSTOR responden a las crecientes necesidades en el desarrollo de la IA

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• Elegir el NAS correcto:
  Seleccione la serie Lockerstor Gen3 de ASUSTOR, muy adecuada para el desarrollo de IA, gracias a su potente hardware.
• Instalar software de desarrollo de IA:
  Utilice Docker en NAS ASUSTOR para instalar herramientas de desarrollo de IA de uso común, como TensorFlow.
• Preparación de los datos:
  Organice los datos de la empresa y cárguelos en un NAS ASUSTOR, para facilitar el acceso durante el desarrollo.
• Modelos de formación:
  Entrene modelos de IA dentro de un entorno virtual en el NAS y evalúe el rendimiento del modelo.
• Despliegue de modelos:
  Despliegue modelos entrenados en entornos de producción para proporcionar servicios de IA a las empresas.

Entre los principales proveedores de servicios en la nube que ofrecen formación de modelos de IA se incluyen Google Generative AI, AWS SageMaker y Microsoft Azure AI. AWS, en particular, es famoso por sus amplias opciones y flexibilidad, que proporcionan a los usuarios una gran variedad de servicios y herramientas de IA, para satisfacer sus necesidades de capacitación.

Al instalar ASUSTOR Cloud Backup Center, los materiales de entrenamiento de IA, como imágenes y texto, se pueden cargar fácilmente en servicios de almacenamiento en la nube populares, como Amazon S3, Microsoft Azure Blob Storage o Google Cloud Storage, como fuentes de datos para el entrenamiento de modelos de IA.

Cloud Backup Center admite la entrada continua de grandes cantidades de nuevos datos de entrenamiento en los modelos de IA durante el entrenamiento, lo que ayuda a mejorar la precisión de las predicciones sobre datos no vistos. El uso de un NAS ASUSTOR como eje central para la colaboración de datos de entrenamiento o como centro de almacenamiento en caché para la iteración de datos, garantiza una baja latencia y acceso en tiempo real a grandes conjuntos de datos, así como una gestión, colaboración y procesos de depuración de datos RAG eficientes.

En el entrenamiento de IA, los grandes conjuntos de datos pueden convertirse a menudo en un cuello de botella. Utilice su dispositivo NAS ASUSTOR para sus necesidades de almacenamiento en el borde y centro de almacenamiento en caché, facilitando el establecimiento de un entorno de trabajo colaborativo interno. Las funciones de acceso multiplataforma de un dispositivo NAS ASUSTOR permiten a los empleados acceder y editar datos gestionados de forma centralizada desde cualquier lugar, lo que evita las ralentizaciones de la red debidas a las descargas simultáneas de grandes conjuntos de datos. Los empleados remotos pueden editar los datos directamente en línea a través del NAS, evitando la necesidad de transferir conjuntos de datos masivos mediante unidades externas. Una vez finalizada la colaboración, los datos pueden subirse a la nube, mediante tareas programadas, en un NAS ASUSTOR.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una técnica que utiliza información externa para mejorar las capacidades de los modelos generativos de IA. En RAG, la calidad de los datos influye directamente en el rendimiento del modelo. La depuración eficaz de los datos, un proceso complejo pero crítico que combina métodos manuales y automatizados, mejora significativamente el rendimiento de los modelos RAG, al generar contenidos más precisos y útiles.

Antes de enviar datos a plataformas como SageMaker o AWS S3, es necesario preparar los datos de entrenamiento. Esto normalmente implica la preparación de datos, depuración, transformación, ingeniería de características, división y carga, todo lo cual requiere un procesamiento colaborativo. Los dispositivos NAS de ASUSTOR desempeñan un papel fundamental en la coordinación de este proceso, permitiendo la colaboración en la depuración de datos antes de subirlos a la nube.