AI 개발을 지원하는 ASUSTOR NAS

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• 적합한 NAS 선택:
  강력한 하드웨어로 AI 개발에 적합한 ASUSTOR Lockerstor Gen3 시리즈를 선택합니다.
• AI 개발 소프트웨어 설치:
  ASUSTOR NAS의 Docker를 사용하여 TensorFlow와 같이 일반적으로 사용되는 AI 개발 도구를 설치합니다..
• 데이터 준비:
  회사 데이터를 정리하고 개발 중에 쉽게 액세스할 수 있도록 ASUSTOR NAS에 업로드합니다.
• 모델 트레이닝:
  NAS의 가상 환경 내에서 AI 모델을 훈련하고 모델 성능을 평가합니다.
• 모델 배포:
  학습된 모델을 프로덕션 환경에 배포하여 기업용 AI 서비스를 제공합니다.

AI 모델 트레이닝을 제공하는 주요 클라우드 서비스 제공업체로는 Google Generative AI, AWS SageMaker, Microsoft Azure AI 등이 있습니다. 특히 AWS는 광범위한 옵션과 유연성으로 유명하며, 사용자의 학습 요구 사항을 충족하는 다양한 AI 서비스와 도구를 제공합니다.

ASUSTOR Cloud Backup Center를 설치하면 이미지 및 텍스트와 같은 AI 학습 자료를 Amazon S3, Microsoft Azure Blob Storage, Google Cloud Storage와 같은 인기 클라우드 스토리지 서비스에 AI 모델 학습을 위한 데이터 소스로 쉽게 업로드할 수 있습니다. Cloud Backup Center는 학습 중에 대량의 새로운 학습 데이터를 AI 모델에 지속적으로 입력할 수 있도록 지원하여 보이지 않는 데이터에 대한 예측 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 학습 데이터 협업을 위한 중앙 허브 또는 데이터 반복을 위한 캐싱 센터로 ASUSTOR NAS를 사용하면 지연 시간이 짧고 대용량 데이터 세트에 실시간으로 액세스할 수 있을 뿐만 아니라 효율적인 관리, 협업 및 RAG 데이터 정리 프로세스를 보장할 수 있습니다.

AI 학습에서 대용량 데이터세트는 종종 병목 현상을 야기할 수 있습니다. ASUSTOR NAS 장치를 엣지 스토리지로 사용하시면 캐싱 센터를 통해 내부 협업 작업 환경을 쉽게 구축할 수 있습니다. 크로스 플랫폼 액세스 기능을 통해 직원 및 사용자들은 중앙 관리 데이터에 대해 어디서나 액세스하고 편집할 수 있으며 방대한 데이터 처리로 인한 네트워크 속도 저하를 방지할 수 있습니다. 원격 직원 및 사용자들은 NAS를 통해 온라인으로 직접 데이터를 편집할 수 있으며 외부 장치를 사용하여 대용량 데이터세트를 전송할 필요가 없습니다. 데이터 수집 협업이 완료되면 ASUSTOR NAS의 사전 예약 기능을 통해 데이터를 클라우드에 업로드할 수 있습니다.

RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성)는 외부 정보를 사용하여 AI 생성 모델의 기능을 향상시키는 기술입니다. RAG에서 데이터 품질은 모델의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 수동 및 자동화된 방법을 모두 결합하는 복잡하지만 중요한 프로세스이며, 효과적인 데이터 정리는 보다 정확하고 유용한 콘텐츠를 생성하여 RAG 모델의 성능을 크게 향상시킵니다.

SageMaker나 AWS S3와 같은 플랫폼으로 데이터를 전송하기 전에 학습 데이터를 준비해야 합니다. 여기에는 일반적으로 데이터 준비, 정리, 변환, 기능 엔지니어링, 분할 및 업로드가 포함되며, 이 모든 작업에는 협업 처리가 필요합니다. ASUSTOR NAS 장치는 이 프로세스를 조정하는 데 중요한 역할을 하며, 클라우드에 업로드하기 전에 데이터 정리에 대한 협업을 가능하게 합니다.