Az ASUSTOR NAS Támogatja a Növekvő AI Fejlesztési Igényeket

• Válassza ki a megfelelő NAS-t： Válassza az ASUSTOR Lockerstor Gen3 sorozatot, amely erős hardverével ideális AI fejlesztéshez.
• AI fejlesztési szoftver telepítése： Használja a Docker-t az ASUSTOR NAS-on, hogy olyan, gyakran használt AI fejlesztési eszközöket telepítsen, mint a TensorFlow.
• Adatok előkészítése： Rendezze és töltse fel a vállalati adatokat az ASUSTOR NAS-ra, hogy könnyen hozzáférhetőek legyenek a fejlesztés során.
• Modellek betanítása： Tanítsa be az AI modelleket egy virtuális környezetben a NAS-on, és értékelje a modellek teljesítményét.
• Modellek szolgálatba állítása： Állítsa szolgálatba a betanított modelleket a termelési környezetben, hogy AI szolgáltatásokat nyújtson a vállalatok számára.

A vezető felhőszolgáltatók, amelyek AI modell betanítást kínálnak, közé tartozik a Google Generative AI, az AWS SageMaker és a Microsoft Azure AI. Különösen az AWS híres kiterjedt lehetőségeiről és rugalmasságáról, mivel széleskörű AI szolgáltatásokat és eszközöket biztosít a felhasználók számára, hogy megfeleljenek betanítási igényeiknek.

Az ASUSTOR Cloud Backup Center telepítésével az AI betanítási anyagok, mint például képek és szövegek, könnyedén feltölthetők népszerű felhőtárolási szolgáltatásokba, mint az Amazon S3, a Microsoft Azure Blob Storage vagy a Google Cloud Storage, adatforrásként az AI modell betanításhoz. A Cloud Backup Center támogatja a nagy mennyiségű új betanítási adat folyamatos bevitelét az AI modellekbe a betanítás során, segítve ezzel a még nem látott adatokra vonatkozó előrejelzések pontosságának javítását. Az ASUSTOR NAS központi csomópontként szolgálhat a betanítási adatok együttműködéséhez, vagy adat-gyorsítótárként az adatiteráció során, biztosítva az alacsony késleltetést és a valós idejű hozzáférést a nagy adatállományokhoz, valamint hatékony adatkezelést, együttműködést és RAG adat-tisztítási folyamatokat.

Az AI képzés során a nagy adatállományok gyakran okoznak szűk keresztmetszetet. Az ASUSTOR NAS eszközt használhatja edge tárolóként és gyorsítótárként, megkönnyítve ezzel egy belső együttműködési munkakörnyezet létrehozását. Az ASUSTOR NAS keresztplatformos hozzáférési funkciói lehetővé teszik az alkalmazottak számára, hogy bárhonnan elérjék és szerkesszék a központilag kezelt adatokat, így elkerülhető a hálózati lassulás, amelyet a nagyméretű adatállományok egyidejű letöltése okozhat. A távoli dolgozók közvetlenül online szerkeszthetik az adatokat a NAS-on keresztül, elkerülve a külső meghajtók használatával történő masszív adatátvitel szükségességét. Miután az együttműködés befejeződött, az adatok feltölthetők a felhőbe az ASUSTOR NAS időzített feladatai segítségével.

A RAG (Retrieval-Augmented Generation) egy olyan technika, amely külső információkat használ az AI generatív modellek képességeinek növelésére. A RAG esetében az adatok minősége közvetlen hatással van a modell teljesítményére. Az adat tisztítás, amely egy összetett, de létfontosságú folyamat, manuális és automatikus módszerek kombinációját igényli, és jelentősen javítja a RAG modellek teljesítményét azáltal, hogy pontosabb és hasznosabb tartalmat generál.

Mielőtt az adatokat olyan platformokra küldenék, mint a SageMaker vagy az AWS S3, elő kell készíteni a betanítási adatokat. Ez általában magában foglalja az adatok előkészítését, tisztítását, átalakítását, jellemzők mérnöki feldolgozását, felosztását és feltöltését, amelyek mindegyike együttműködést igényel. Az ASUSTOR NAS eszközök kritikus szerepet játszanak ennek a folyamatnak a koordinálásában, lehetővé téve az adattisztításon való együttműködést, mielőtt az adatokat feltöltenék a felhőbe.