ASUSTOR NAS tukee kasvavia tekoälyn kehitystarpeita

"

• Valitse oikea NAS:
  Valitse ASUSTOR Lockerstor Gen3 -sarja, joka soveltuu hyvin tekoälykehitykseen tehokkaan laitteistonsa ansiosta.
• Asenna tekoälyn kehitysohjelmisto:
  Käytä Dockeria ASUSTOR NAS:ssa asentaaksesi yleisesti käytettyjä tekoälyn kehitystyökaluja, kuten TensorFlowUse.
• Tietojen valmistelu:
  Järjestä yritystiedot ja lataa ne ASUSTOR NAS:iin, jotta niitä on helppo käyttää kehityksen aikana.
• Mallin koulutus:
  Kouluta tekoälymalleja virtuaaliympäristössä NAS:ssa sekä arvioi mallin suorituskykyä.
• Mallin käyttöönotto:
  Ota käyttöön koulutetut mallit tuotantoympäristössä tekoälypalvelujen tarjoamiseksi yrityksille.

Johtavia tekoälymallikoulutusta tarjoavia pilvipalvelujen tarjoajia ovat Google Generative AI, AWS SageMaker ja Microsoft Azure AI. Erityisesti AWS on tunnettu laajoista vaihtoehdoistaan ja joustavuudestaan, joka tarjoaa käyttäjille laajan valikoiman tekoälypalveluita ja työkaluja koulutustarpeisiin.

Asentamalla ASUSTOR Cloud Backup Centerin tekoälyn koulutusmateriaalit, kuten kuvat ja teksti, voidaan helposti ladata suosittuihin pilvitallennuspalveluihin, kuten Amazon S3:een, Microsoft Azure Blob Storageen tai Google Cloud Storageen, tietolähteiksi tekoälymallien koulutusta varten. Cloud Backup Center tukee suurten uusien koulutustietomäärien jatkuvaa syöttämistä tekoälymalleihin koulutuksen aikana, mikä auttaa parantamaan näkymättömien tietojen ennusteiden tarkkuutta. ASUSTOR NAS:n käyttäminen koulutustietojen yhteistyön keskuksena tai tietojen iteroinnin välimuistikeskuksena varmistaa vähäisen viiveen ja reaaliaikaisen pääsyn suuriin tietojoukkoihin sekä tehokkaan hallinnan, yhteistyön ja RAG-tietojen puhdistusprosessit.

Tekoälykoulutuksessa suurista dataseteistä voi usein tulla pullonkaula. Käytä ASUSTOR NAS -laitetta edge-tallennukseen ja välimuistikeskuksena, jolloin on helppo perustaa sisäinen yhteistyöympäristö. Alustojen välinen käyttö ASUSTOR NAS:ssa tarjoaa työntekijöille mahdollisuuden käyttää ja muokata hallinnoituja tietoja keskitetysti mistä tahansa, mikä ehkäisee verkon hidastumista samanaikaisten suurten datasettien lataamisen aikana. Etätyöntekijät voivat muokata tietoja suoraan verkossa NAS:n kautta ja välttää tarpeen siirtää suuria datasettejä ulkoisten kiintolevyjen kautta. Yhteistyö on valmis, tiedot voidaan ladata pilveen ASUSTOR NAS:n ajoitettujen tehtävien kautta.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) on tekniikka, joka käyttää ulkoista tietoa tekoälyn generatiivisten mallien ominaisuuksien parantamiseen. RAG:ssä tietojen laatu vaikuttaa suoraan mallin suorituskykyyn. Tehokas tietojen puhdistus, joka on monimutkainen mutta kriittinen prosessi, jossa yhdistyvät sekä manuaaliset että automatisoidut menetelmät, parantaa merkittävästi RAG-mallien suorituskykyä tuottamalla tarkempaa ja hyödyllisempää sisältöä.

Ennen tietojen lähettämistä alustoille, kuten SageMaker tai AWS S3, koulutustiedot on valmisteltava. Tämä sisältää tyypillisesti tietojen valmistelun, puhdistuksen, muuntamisen, ominaisuuksien suunnittelun, jakamisen ja lataamisen, jotka kaikki edellyttävät yhteistyökäsittelyä. ASUSTOR NAS -laitteilla on kriittinen rooli tämän prosessin koordinoinnissa, mikä mahdollistaa yhteistyön tietojen puhdistamisessa ennen niiden lataamista pilveen.