ASUSTOR NAS は成長する AI 開発ニーズをサポート

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• 適切な NAS を選択:
  AI 開発に適した強力なハードウェアを備えた ASUSTOR Lockerstor Gen3 シリーズを選択します。
• AI 開発ソフトウェアのインストール:
  ASUSTOR NAS 上の Docker を使用して、TensorFlow などの一般的な AI 開発ツールをインストールします。
• データの準備:
  会社のデータを整理し、開発中に簡単にアクセスできるように NAS にアップロードします。
• モデルのトレーニング:
  NAS 上の仮想環境で AI モデルをトレーニングし、モデルのパフォーマンスを評価します。
• モデルのデプロイ:
  トレーニング済みのモデルを本番環境にデプロイし、企業向けの AI サービスを提供します。

AI モデルのトレーニングを提供する主要なクラウドプラットフォームには、Google Generative AI、AWS SageMaker、Microsoft Azure AI などがあります。特に AWS は、柔軟で豊富な AI ツールのオプションを提供し、あらゆる AI トレーニングニーズに応える広範なサービスを提供しています。

ASUSTOR Cloud Backup Center をインストールすることで、画像やテキストなどの AI トレーニング資料を、Amazon S3、Microsoft Azure Blob Storage、Google Cloud Storage などの一般的なクラウドストレージサービスに簡単にアップロードし、AI モデルのトレーニング用データソースとして利用できます。Cloud Backup Center は、トレーニング中に AI モデルに新しいトレーニングデータを継続的に投入できるため、未知のデータに対する予測精度の向上を助けます。ASUSTOR NAS をトレーニングデータの協力のための中央ハブとして使用したり、データの反復処理のためのキャッシュセンターとして使用することで、低遅延かつリアルタイムで大規模データセットにアクセスできるだけでなく、効率的な管理、コラボレーション、RAG データクリーニングプロセスを確保します。

AIトレーニングでは、大規模なデータセットがボトルネックになることがよくあります。ASUSTOR NASデバイスをエッジストレージおよびキャッシングセンターのニーズに使用すると、社内の共同作業環境を簡単に確立できます。ASUSTOR NASのクロスプラットフォームアクセス機能により、従業員はどこからでも集中管理されたデータにアクセスして編集でき、ネットワークの同時速度低下を防ぐことができます大規模なデータセットのダウンロード。リモートの従業員は、NASを介して直接オンラインでデータを編集できるため、外部ドライブを使用して大量のデータセットを転送する必要がなくなります。コラボレーションが完了したら、ASUSTOR NASのスケジュールされたタスクを通じてデータをクラウドにアップロードできます。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、外部情報を使用して AI 生成モデルの能力を向上させる技術です。RAG において、データの品質はモデルのパフォーマンスに直接影響します。効果的なデータクリーニングは、手動と自動の両方の手法を組み合わせた複雑かつ重要なプロセスであり、より正確で有用なコンテンツを生成することにより、RAG モデルのパフォーマンスを大幅に改善します。

SageMaker や AWS S3 などのプラットフォームにデータを送信する前に、トレーニングデータを準備する必要があります。これには通常、データの準備、クリーニング、変換、特徴エンジニアリング、分割、アップロードが含まれ、すべて協力的に処理する必要があります。ASUSTOR NAS デバイスは、このプロセスを調整する上で重要な役割を果たし、クラウドにアップロードする前にデータクリーニングに協力できるようにします。