Eficiente, optimizada y altamente escalable NAS Almacenamiento arquitectura para el desarrollo de funcionalidades de IA en las instalaciones de las empresas
En el actual revuelo en torno a la inteligencia artificial, mientras la atención de todos se centra en la potencia de cálculo, que se considera como la «pala para extraer el oro de la mina de IA», el «almacén» utilizado para guardar la mina de oro y los productos procesados es en realidad también indispensable y mucho más importante de lo que podrías pensar.
El rápido desarrollo de la IA generativa ha causado un crecimiento explosivo de las aplicaciones de IA. Mientras sigue atrayendo la atención y despertando la imaginación de las personas, esta tecnología también ha traído cambios revolucionarios a diversas industrias. En el competitivo entorno del mercado actual, las empresas buscan constantemente formas de mejorar la eficiencia y la competitividad. El desarrollo de la inteligencia artificial ha traído enormes oportunidades para los negocios, especialmente en el área de los sistemas de IA generativa. Estos sistemas impulsados por IA pueden automatizar muchas tareas que anteriormente requerían intervención manual, como mejorar la experiencia del cliente con agentes virtuales de autoservicio, mejorar las operaciones del centro de contacto, aumentar significativamente la Productividad y la creatividad de los empleados, expandir y acelerar la creación de contenido de marketing, generar contenido de ventas poderoso, hacer lluvias de ideas y desarrollar nuevos productos, o ejecutar automáticamente la extracción y análisis de datos de documentos.
Sin embargo, para lograr estos objetivos, las empresas aún necesitan una arquitectura Almacenamiento confiable y eficiente para apoyar el entrenamiento y la implementación de modelos de IA. Para este propósito, QNAP NAS ofrece soluciones optimizadas para el desarrollo de IA empresarial .
El despliegue en las instalaciones del entrenamiento de modelos de IA asegura una Seguridad y fiabilidad infalibles
Cada vez más empresas eligen entrenar modelos de IA localmente en lugar de depender de servicios en la nube. Las razones para esto incluyen datos Seguridad y privacidad, control de costos, rendimiento y personalización, así como requisitos de cumplimiento. Al procesar datos sensibles, como registros de producción y datos financieros, el entrenamiento en las instalaciones puede garantizar que el datos esté completamente controlado por la empresa para Seguridad y protección de la privacidad. Ciertas industrias y regiones tienen estrictas regulaciones de datos Almacenamiento . El entrenamiento en las instalaciones puede Ayuda cumplir con estos requisitos legales y evitar riesgos de cumplimiento.
Además, la computación en la nube es costosa, especialmente para el entrenamiento a gran escala y a largo plazo. Al adquirir y mantener su propia infraestructura, las empresas pueden controlar de manera más efectiva los costos a largo plazo. Desplegar hardware dedicado en las instalaciones puede evitar problemas relacionados con el uso compartido de recursos en la nube y la latencia de la red. Las empresas también pueden personalizar el entorno de software según sus propias necesidades para garantizar un alto rendimiento y estabilidad.
El papel de la gestión de datos y Almacenamiento en el desarrollo de IA
Según el pronóstico de IDC, la IA generará 394ZB de datos para 2028, lo que implica una tasa de crecimiento anual compuesta del 24% desde 2023 hasta 2028. Estas previsiones demuestran la creciente demanda de soluciones de Almacenamiento de IA eficientes y escalables.
Con el rápido desarrollo de la tecnología de IA, la creación y el consumo de datos también están aumentando drásticamente. El crecimiento explosivo de datos está impulsando avances significativos en la IA. Cuanto más datos se crea, mejores son los resultados de la IA, lo que lleva a que se almacene más datos en los modelos de IA. Hoy en día, la mayoría de la IA se utiliza para generar texto, vídeos , imágenes y muchos otros contenidos interesantes. Todo esto significa que Almacenamiento será cada vez más importante en el crecimiento y la evolución futura de la IA.
Aunque la IA está transformando vidas e inspirando nuevas aplicaciones, su núcleo sigue siendo la utilización y generación de datos . Al procesar y analizar datos existente, los sistemas de IA crean nuevos datos que a menudo se almacenan debido a su valor práctico. Al mismo tiempo, este datos hace que las bases de datos existentes y las fuentes adicionales de datos sean más valiosas para el contexto y el entrenamiento del modelo, creando así un ciclo auto-reforzante. El aumento en la generación de datos discos duros la expansión de datos Almacenamiento , lo que a su vez discos duros aún más generación de datos.
En resumen, el ciclo de datos de la IA se puede dividir en seis etapas:
- Archivado de datos en bruto y Almacenamiento de contenido
Este es el primer paso en el ciclo de datos , recopilando y almacenando de manera segura y eficiente datos en bruto de varias fuentes. La calidad y diversidad del datos recopilado es crucial y establece la base para todo lo que sigue.
- Preparación e importación de datos
En esta etapa, el datos se procesa, limpia y transforma para prepararlo para el entrenamiento del modelo. Los propietarios de centros de datos están implementando infraestructura de Almacenamiento mejorada, como «lagos de datos » más rápidos para hacer frente a la preparación e importación de datos .
- IA Entrenamiento del modelo
En esta etapa, el modelo de IA se somete a un entrenamiento iterativo para hacer predicciones precisas basadas en el datos de entrenamiento. Específicamente, los modelos se entrenan en supercomputadoras de alto rendimiento, que requieren equipos de Almacenamiento especializados y de alto rendimiento para funcionar eficientemente.
- Interfazintegración y solicitud
Esta etapa implica la creación de interfaces fáciles de usar para modelos de IA, incluyendo APIs, paneles de control y herramientas que combinan datos específico del contexto con indicaciones del usuario final. Los modelos de IA se integrarán en aplicaciones de Internet y cliente existentes, mejorándolas en lugar de reemplazar los sistemas existentes. Esto significa mantener los sistemas existentes mientras se añaden nuevos requisitos de computación de IA, impulsando así mayores demandas de Almacenamiento .
- Motor de inferencia de IA
La quinta etapa es donde ocurre la «magia de la IA» en tiempo real. Esta etapa implica desplegar los modelos entrenados en un entorno de producción, donde pueden analizar nuevos datos y proporcionar predicciones al instante o generar nuevo contenido. La eficiencia del motor de inferencia es crítica para tiempos de respuesta de IA oportunos y precisos, y requiere un análisis exhaustivo de datos y un excelente rendimiento de Almacenamiento .
- Generar nuevo contenido
La etapa final es la creación de nuevo contenido. Los conocimientos generados por los modelos de IA a menudo producen nuevos datos , que se almacenan debido a su valor o relevancia. Aunque esta etapa cierra el ciclo, también retroalimenta el ciclo de datos , impulsando la mejora continua y la innovación al aumentar el valor del datos para futuros entrenamientos o análisis de modelos.
La IA no se trata solo de poder de computación y Almacenamiento , también implica la gestión de datos .
El éxito de los sistemas de IA generativa depende de una gestión de datos de alta calidad y de Almacenamiento . Por ejemplo, la arquitectura de Recuperación-Augmentada Generativa (RAG), que tiene como objetivo «hacer que los grandes modelos de lenguaje sean más inteligentes», depende de grandes bases de datos para recuperar información relevante y generar respuestas significativas. Si la calidad de los datos es pobre o contiene errores, afectará directamente la precisión de los resultados de recuperación y la fiabilidad del contenido generado.
Una buena gestión de datos puede asegurar la limpieza de datos , un preprocesamiento ordenado y mejorar la calidad de datos , lo que a su vez mejora el rendimiento de los modelos RAG. datos inexacto puede hacer que el usuario pierda confianza en el sistema, reduciendo así su uso y aceptación. Una base de datos vectorial es un conjunto de datos vectorial multidimensional. El aumento en la cantidad y dimensiones de datos incrementará significativamente los requisitos de Espacio de almacenamiento . La insuficiencia de Espacio de almacenamiento puede llevar a fallos en la escritura de datos , resultando en inconsistencias de datos que afectan la precisión de los resultados de recuperación.
El datos interno en la arquitectura RAG necesita mantener la consistencia e integridad a través de diferentes nodos de Almacenamiento . Errores, inconsistencias o corrupción en las copias de seguridad de datos pueden llevar a una recuperación y generación de resultados inexactos. Los modelos RAG necesitan recuperar grandes cantidades de datos en un corto período de tiempo. Una estructura de Almacenamiento de datos bien diseñada y técnicas de recuperación pueden mejorar significativamente la velocidad de recuperación, reducir la latencia y mejorar la experiencia del usuario. El acceso ineficiente a datos aumentará la carga computacional en el sistema y reducirá el rendimiento general.
El NAS de QNAP puede ser confiado con la tarea crucial de almacenar datos en bruto de IA.
El NAS de QNAP ofrece varias características para apoyar efectivamente las necesidades de entrenamiento de modelos de IA de las empresas. El NAS de QNAP puede acomodar grandes volúmenes de datos en bruto (incluyendo vídeos y fotos) y soporta múltiples protocolos de Almacenamiento para lograr un acceso sin interrupciones localmente y en la nube. Esto lo hace muy adecuado para almacenar datos en bruto de varias plataformas. El NAS de QNAP tiene alta escalabilidad, transmisión eficiente de datos , soporte flexible de protocolos y potentes capacidades de protección de datos . Proporciona Capacidad de almacenamiento a nivel de PB y tiene tecnología avanzada de instantáneas y copias de seguridad.
Usando QuObjects para crear Almacenamiento de objetos S3 en el NAS de QNAP, los desarrolladores pueden migrar fácilmente datos almacenado en la nube al NAS . En una arquitectura RAG, las bases de datos vectoriales se despliegan y gestionan típicamente usando contenedores Docker. El NAS de QNAP soporta no solo Virtualización de contenedores sino también importación/exportación de contenedores. Esto permite a los desarrolladores hacer copias de seguridad y migrar múltiples contenedores, y acceder sin problemas a datos a través de diferentes plataformas como Windows , Linux y macOS . Las robustas capacidades de compartición mejoran significativamente la eficiencia de gestión de datos para el personal de limpieza de datos . Qsirch puede ser usado para identificar y eliminar datos duplicado, incompleto e inexacto dentro de los conjuntos de datos, mejorar la calidad de los datos y hacerlos más adecuados para el entrenamiento y uso de modelos RAG.
Si ocurren problemas o eliminaciones accidentales durante el proceso de limpieza de datos , los desarrolladores pueden usar Instantánea para restaurar el datos original a una versión anterior, lo que puede prevenir la pérdida de datos y ahorrar tiempo. El NAS de QNAP soporta varias configuraciones RAID y también ofrece una gama de herramientas de copia de seguridad integradas para que los desarrolladores creen copias de seguridad de datos en bruto.
El NAS de QNAP soporta configuraciones de Permiso de grano fino. Se pueden establecer Permiso de acceso específicos para cada archivo y carpeta para asegurar que solo los usuarios autorizados puedan acceder y modificar datos . WORM puede prevenir la modificación no autorizada de datos y asegurar la integridad y consistencia de datos , lo cual es particularmente importante para el proceso de recuperación y generación de datos en una arquitectura RAG.
La ultra alta IOPS y las características de baja latencia de NAS todo flash aseguran que datos se pueda recuperar y procesar rápidamente. QNAP ofrece una de las soluciones de NAS todo flash más completas de la industria, proporcionando baja latencia y alto rendimiento para satisfacer las necesidades frecuentes de acceso y procesamiento de datos en una arquitectura RAG. Además, el Redes de alta velocidad de 25/100GbE permite una transferencia de datos más rápida entre dispositivos, lo cual es crucial para arquitecturas RAG que requieren operaciones frecuentes de lectura y escritura en grandes conjuntos de datos . Esto reduce significativamente la latencia de transferencia de datos y mejora la eficiencia general del sistema.
Una solución perfecta eficiente y rentable
QNAP ofrece varios modelos de NAS adecuados para Almacenamiento de datos en bruto y Almacenamiento /respaldo de arquitectura RAG, incluyendo TDS-h2489FU , TS-h2490FU , TS-h1090FU , TS-h3087XU-RP , TS-h1677AXU-RP , TS-h1290FX , TS-h1277AFX, TVS-h1288X y TVS-h1688X . Estos modelos no solo proporcionan soluciones eficientes y rentables, sino que también cuentan con una robusta protección y escalabilidad de datos para satisfacer las necesidades de empresas de todos los tamaños. Ya sea que se utilicen como servidores de Almacenamiento de datos en bruto o servidores de Almacenamiento /respaldo estructurados en RAG, estos modelos pueden proporcionar soluciones perfectas para que las empresas de Ayuda logren un entorno de desarrollo de IA eficiente, ágil y altamente escalable.
Al usar NAS de QNAP para apoyar el entrenamiento de modelos de IA en las instalaciones, las empresas pueden obtener ventajas significativas en Seguridad de datos , control de costos, optimización del rendimiento y cumplimiento. Las soluciones eficientes de Almacenamiento proporcionadas por QNAP pueden satisfacer las diversas necesidades de las empresas modernas en el proceso de desarrollo de IA, asegurar la alta calidad y alta fiabilidad de datos , y mejorar la competitividad general de las empresas.