ASUSTOR NAS stöder växande AI utvecklingsbehov

"

• Välj rätt NAS:
  Välj ASUSTOR Lockerstor Gen3 serien, som är väl lämpad för AI utveckling på grund av sin kraftfulla hårdvara.
• Installera programvara för AI utveckling:
  Använd Docker på ASUSTOR NAS för att installera vanliga AI utvecklingsverktyg som TensorFlow.
• Dataförberedelse:
  Organisera företagsdata och ladda upp den till en ASUSTOR NAS för enkel åtkomst under utveckling.
• Modellutbildning:
  Träna AI modeller i en virtuell miljö på NAS, samt utvärdera modellens prestanda.
• Modellinstallation:
  Distribuera utbildade modeller i produktionsmiljön för att tillhandahålla AI tjänster för företag.

Ledande molntjänstleverantörer som erbjuder AI modellutbildning inkluderar Google Generative AI, AWS SageMaker och Microsoft Azure AI. AWS, i synnerhet, är känt för sina omfattande alternativ och flexibilitet, vilket ger användarna ett brett utbud av AI tjänster och verktyg för att möta deras utbildningsbehov.

Genom att installera ASUSTOR Cloud Backup Center kan AI utbildningsmaterial, såsom bilder och text, enkelt laddas upp till populära molnlagringstjänster som Amazon S3, Microsoft Azure Blob Storage eller Google Cloud Storage som datakällor för AI modellutbildning. Cloud Backup Center stöder kontinuerlig inmatning av stora mängder ny träningsdata till AI-modeller under träning, vilket hjälper till att förbättra noggrannheten i förutsägelser om osynliga data. Att använda en ASUSTOR NAS som ett centralt nav för utbildning av datasamarbete eller som ett cachingcenter för dataiteration säkerställer låg latens och realtidsåtkomst till stora datamängder, såväl som effektiv hantering, samarbete och RAG-datarensningsprocesser.

Inom AI träning kan stora datamängder ofta bli en flaskhals. Använd din ASUSTOR NAS enhet för din Edge Storage och cachingcenter måste göra det enkelt att komma igång och etablera en intern samarbetsarbetsmiljö. Den plattformsoberoende tillgången och funktionerna i en ASUSTOR NAS låter anställda komma åt och redigera centralt hanterad data var som helst, vilket förhindrar att nätverksavbrott sker samtidigt. Stora datauppsättningar nerladdningar. Fjärranställda kan redigera data direkt online via sin NAS. Undvik behovet av att överföra stora datamängder med hjälp av externa enheter. När ett engångs samarbete är klart kan data laddas upp till molnet genom schemalagda uppgifter på en ASUSTOR NAS.

RAG (Retrieval Augmented Generation) är en teknik som använder extern information för att förbättra kapaciteten hos AI generativa modeller. I RAG påverkar datakvaliteten direkt en modells prestanda. Effektiv datarensning, en komplex men ändå kritisk process som kombinerar både manuella och automatiserade metoder, förbättrar RAG modellernas prestanda avsevärt genom att generera mer exakt och användbart innehåll.

Innan du skickar data till plattformar som SageMaker eller AWS S3 måste träningsdata förberedas. Detta involverar vanligtvis dataförberedelse, rengöring, transformation, funktionsteknik, delning och uppladdning, som alla kräver samverkan. ASUSTOR NAS-enheter spelar en avgörande roll för att koordinera denna process, vilket möjliggör samarbete kring datarensning innan de laddas upp till molnet.