ASUSTOR NAS поддерживает растущие потребности в разработке искусственного интеллекта

• Выберите правильный NAS:
  Выберите серию ASUSTOR Lockerstor Gen3, которая хорошо подходит для разработки искусственного интеллекта благодаря мощному аппаратному обеспечению.
• Установите программное обеспечение для разработки искусственного интеллекта:
  Используйте Docker на ASUSTOR NAS для установки часто используемых инструментов разработки искусственного интеллекта, таких как TensorFlow.
• Подготовка данных:
  Систематизируйте данные компании и загрузите их на сетевое хранилище ASUSTOR для быстрого доступа во время разработки.
• Обучение модели:
  Обучайте модели искусственного интеллекта в виртуальной среде NAS, а также оценивайте производительность модели..
• Развертывание модели:
  Внедряйте обученные модели в производственную среду для предоставления услуг искусственного интеллекта предприятиям.

Ведущие поставщики облачных услуг, предлагающие обучение моделям искусственного интеллекта, включают Google Generative AI, AWS SageMaker и Microsoft Azure AI. AWS, в частности, славится своими обширными возможностями и гибкостью, предоставляя пользователям широкий спектр сервисов и инструментов искусственного интеллекта для удовлетворения их потребностей в обучении.

Установив ASUSTOR Cloud Backup Center, учебные материалы по искусственному интеллекту, такие как изображения и текст, можно легко загрузить в популярные службы облачного хранения, такие как Amazon S3, Microsoft Azure Blob Storage или Google Cloud Storage, в качестве источников данных для обучения модели искусственного интеллекта.

Cloud Backup Center поддерживает непрерывный ввод больших объемов новых обучающих данных в модели искусственного интеллекта во время обучения, помогая повысить точность прогнозов на основе невидимых данных. Использование ASUSTOR NAS в качестве центрального узла для совместной работы над обучающими данными или в качестве центра кэширования для итерации данных обеспечивает низкую задержку и доступ в режиме реального времени к большим наборам данных, а также эффективное управление, совместную работу и процессы очистки данных RAG

При обучении искусственного интеллекта большие наборы данных зачастую становятся уязвимым местом. Используйте устройство ASUSTOR NAS в качестве периферийного хранилища и центра кэширования, чтобы упростить создание внутренней среды для совместной работы. Функции кроссплатформенного доступа ASUSTOR NAS позволяют сотрудникам получать доступ к централизованно управляемым данным и редактировать их из любой точки мира, предотвращая замедление работы сети из-за одновременной загрузки больших наборов данных. Удаленные сотрудники могут редактировать данные напрямую в режиме онлайн через NAS, избегая необходимости переносить огромные наборы данных с использованием внешних дисков. После завершения совместной работы данные можно загрузить в облако с помощью запланированных задач на ASUSTOR NAS.

RAG (Поисковая дополненная генерация) — это метод, который использует внешнюю информацию для расширения возможностей генеративных моделей искусственного интеллекта. В RAG качество данных непосредственно влияет на производительность модели. Эффективная очистка данных — сложный, но критически важный процесс, сочетающий в себе как ручные, так и автоматизированные методы, — значительно повышает производительность моделей RAG за счет создания более точного и полезного контента.

Прежде чем отправлять данные на такие платформы, как SageMaker или AWS S3, необходимо подготовить обучающие данные. Обычно это включает в себя подготовку, очистку, преобразование данных, разработку функций, разделение и загрузку, причем все эти операции требуют совместной обработки. Устройства ASUSTOR NAS играют решающую роль в координации этого процесса, обеспечивая совместную очистку данных перед их загрузкой в облако.