ASUSTOR NAS Répond Aux Besoins Croissants En Matière de Développement de l'IA

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• Choisissez le Bon NAS:
  Choisissez la série ASUSTOR Lockerstor Gen3, parfaitement adaptée au développement de l'IA grâce à son matériel puissant.
• Installez un Logiciel de Développement IA:
  Utilisez Docker sur ASUSTOR NAS pour installer des outils de développement d'IA couramment utilisés tels que TensorFlow.
• Préparation des Données:
  Organisez les données de l'entreprise et téléchargez-les sur un NAS ASUSTOR pour un accès facile pendant le développement.
• Formation du Modèle:
  Entraînez des modèles d'IA dans un environnement virtuel sur le NAS et évaluez les performances du modèle.
• Déploiement de Modèle:
  Déployez des modèles formés dans un environnement de production afin de fournir des services d'IA aux entreprises.

Les principaux fournisseurs de services cloud proposant des formations aux modèles d'IA sont Google Generative AI, AWS SageMaker et Microsoft Azure AI. AWS, en particulier, est réputé pour ses options étendues et sa flexibilité, offrant aux utilisateurs une grande variété de services et d'outils d'IA pour répondre à leurs besoins de formation.

En installant ASUSTOR Cloud Backup Center, les supports de formation à l'IA, tels que les images et les textes, peuvent être facilement chargés vers des services de stockage dans le Cloud populaires tels que Amazon S3, Microsoft Azure Blob Storage ou Google Cloud Storage en tant que sources de données pour la formation de modèles d'IA. Cloud Backup Center prend en charge l'apport continu de grandes quantités de nouvelles données d'entraînement dans les modèles d'IA pendant l'entraînement, ce qui permet d'améliorer la précision des prédictions sur des données inédites. L'utilisation d'un NAS ASUSTOR comme centre de collaboration pour les données d'entraînement ou comme centre de mise en cache pour l'itération des données garantit une faible latence et un accès en temps réel à de grands ensembles de données, ainsi que des processus efficaces de gestion, de collaboration et de nettoyage des données RAG.

Dans le cadre de la formation à l'IA, les grands ensembles de données peuvent souvent constituer un goulot d'étranglement. Utilisez votre périphérique NAS ASUSTOR pour vos besoins en matière de stockage périphérique et de centre de mise en cache afin de faciliter la mise en place d'un environnement de travail collaboratif interne. Les fonctions d'accès multiplateforme d'un NAS ASUSTOR permettent aux employés d'accéder et d'éditer des données gérées de manière centralisée depuis n'importe où, évitant ainsi les ralentissements du réseau dus aux téléchargements simultanés d'ensembles de données volumineux. Les employés peuvent modifier à distance les données directement en ligne via le NAS, ce qui évite de devoir transférer des ensembles de données volumineux à l'aide de disques externes. Une fois la collaboration terminée, les données peuvent être chargées dans le nuage par le biais de tâches programmées sur un NAS ASUSTOR.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technique qui utilise des informations externes pour améliorer les capacités des modèles génératifs d'IA. Dans les RAG, la qualité des données a un impact direct sur les performances d'un modèle. Un nettoyage efficace des données, un processus complexe mais essentiel qui combine des méthodes manuelles et automatisées, améliore considérablement les performances des modèles RAG en générant un contenu plus précis et plus utile.

Avant d'envoyer des données à des plateformes telles que SageMaker ou AWS S3, les données de formation doivent être préparées. Cela implique généralement la préparation des données, le nettoyage, la transformation, l'ingénierie des fonctionnalités, le fractionnement et le chargement, qui nécessitent tous un traitement collaboratif. Les périphériques NAS d'ASUSTOR jouent un rôle essentiel dans la coordination de ce processus, en permettant la collaboration sur le nettoyage des données avant leur chargement dans le nuage.