I NAS ASUSTOR supportano le crescenti esigenze riguardanti lo sviluppo dell'IA

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• Scegli il NAS giusto:
  Seleziona la serie ASUSTOR Lockerstor Gen3, ideale per lo sviluppo dell'IA grazie al suo hardware potente.
• Installa il software per lo sviluppo dell'IA:
  Utilizza Docker su NAS ASUSTOR per installare strumenti di sviluppo IA comunemente utilizzati come TensorFlow.
• Preparazione dei dati:
  Organizza i dati aziendali e caricali su un NAS ASUSTOR per un facile accesso durante lo sviluppo.
• Addestramento del modello:
  Addestra i modelli IA in un ambiente virtuale sul NAS e valuta le prestazioni del modello.
• Distribuzione del modello:
  Distribuisci i modelli addestrati nell'ambiente di produzione per fornire servizi IA alle imprese.

I principali fornitori di servizi cloud che offrono addestramento di modelli IA includono Google Generative AI, AWS SageMaker e Microsoft Azure AI. In particolare, AWS è rinomato per le sue numerose opzioni e la flessibilità, offrendo agli utenti una vasta gamma di servizi e strumenti di IA per soddisfare le loro esigenze di addestramento.

Installando ASUSTOR Cloud Backup Center, materiali per l'addestramento dell'IA, come immagini e testi, possono essere facilmente caricati su popolari servizi di archiviazione cloud come Amazon S3, Microsoft Azure Blob Storage o Google Cloud Storage, utilizzati come sorgenti dati per l'addestramento dei modelli IA. Cloud Backup Center supporta l'immissione continua di grandi quantità di nuovi dati di addestramento nei modelli IA, migliorando la precisione delle previsioni su dati non visti. Utilizzare un NAS ASUSTOR come hub centrale per la collaborazione sui dati di addestramento o come centro di caching per l'iterazione dei dati garantisce bassa latenza, accesso in tempo reale a grandi dataset, nonché gestione efficiente, collaborazione e processi di pulizia dati RAG.

Nella formazione IA, i grandi set di dati possono spesso diventare un collo di bottiglia. Utilizza il tuo dispositivo ASUSTOR NAS per le esigenze di archiviazione edge e caching center per semplificare la creazione di un ambiente di lavoro collaborativo interno. Le funzionalità di accesso multipiattaforma di un ASUSTOR NAS consentono ai dipendenti di accedere e modificare i dati gestiti centralmente da qualsiasi luogo, impedendo rallentamenti della rete dovuti a download simultanei di grandi set di dati. I dipendenti remoti possono modificare i dati direttamente online tramite NAS, evitando la necessità di trasferire enormi set di dati utilizzando le unità esterne. Una volta completata la collaborazione, i dati possono essere caricati sul cloud tramite attività programmate su un ASUSTOR NAS.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) è una tecnica che utilizza informazioni esterne per potenziare le capacità dei modelli generativi di intelligenza artificiale. Nei modelli RAG, la qualità dei dati influisce direttamente sulle prestazioni del modello. La pulizia efficace dei dati, un processo complesso ma essenziale che combina metodi manuali e automatizzati, migliora significativamente le prestazioni dei modelli RAG generando contenuti più accurati e utili.

Prima di inviare dati a piattaforme come SageMaker o AWS S3, i dati di addestramento devono essere preparati. Questo processo comprende tipicamente la preparazione dei dati, la pulizia, la trasformazione, l'ingegneria delle caratteristiche, la suddivisione e il caricamento, tutte operazioni che richiedono un'elaborazione collaborativa. I dispositivi NAS ASUSTOR svolgono un ruolo fondamentale nel coordinare questo processo, consentendo la collaborazione sulla pulizia dei dati prima di caricarli nel cloud.