Оптимизация системы хранения данных для искусственного интеллекта (ИИ) — это не просто выбор подходящего оборудования, но и надлежащий подход к управлению данными, позволяющий успешно обрабатывать огромные объемы данных, необходимые большим языковым моделям (LLM). Поэтому уделяя особое внимание требованиям к хранению данных для ИИ, предприятия смогут обеспечить эффективность и масштабируемость своих ИИ-моделей. QNAP NAS как раз является той эффективной, экономичной и высокомасштабируемой архитектурой хранения, которая поможет вам приступить к локальной разработке ИИ-моделей.
Почему компании выбирают локальное обучение ИИ-моделей?
Вступая в эру искусственного интеллекта, компании, оснащенные комплексной и удобной для пользователя системой знаний генеративного ИИ, могут значительно повысить свою конкурентоспособность, а также интегрировать различные бизнес-функции в рабочие процессы. И возможность локального обучения ИИ-моделей выглядит на этом фоне очень перспективной по следующим причинам:
- Безопасность и конфиденциальность данных. При работе с конфиденциальными данными, такими как производственные записи и финансовые данные, локальное обучение гарантирует, что данные будут полностью контролироваться предприятием, обеспечивая их безопасность и конфиденциальность.
- Контроль затрат. Облачные вычисления могут быть дорогими, особенно для крупномасштабного и длительного обучения. Приобретая и поддерживая локальную инфраструктуру, предприятия могут эффективно контролировать долгосрочные расходы.
- Производительность и настройки. Развертывание оборудования локально поможет избежать проблем, связанных с совместным использованием ресурсов облака и задержками подключения. Предприятия также могут настраивать свою программную среду в зависимости от конкретных потребностей, обеспечивая высокую производительность и стабильность.
- Соответствие требованиям регуляторов. В некоторых отраслях и странах действуют строгие правила по хранению данных. Локальное обучение помогает соблюдать подобные требования регуляторов, избегая возможных рисков.
Хранение и управление данными не менее важны, чем вычислительные мощности при работе с ИИ
Рассмотрите популярную структуру Retrieval Augmented Generation (RAG). Она основана на извлечении соответствующей информации из больших баз данных для генерации осмысленных ответов или текстов. Если данных недостаточно, они плохого качества или содержат ошибки, то и результаты могут быть неточными, а сгенерированный контент ненадежным.
| Аспект | Важность | Влияние |
| Управление данными | Хорошее управление данными обеспечивает их надлежащую очистку, облегчает упорядоченный процесс предварительной обработки, улучшает качество данных и повышает производительность моделей RAG. | Неточные данные могут привести к потере доверия пользователей к системе, что снижает уровень ее использования и принятия. |
| Хранение данных | Векторная база данных (Vector DB) представляет собой многомерный набор данных, в котором увеличение количества и измерений данных значительно повышает требования к пространству для хранения. | Недостаточное пространство для хранения может привести к сбоям записи данных, что повлияет на точность результатов поиска. |
| Резервное копирование данных | В рамках RAG внутренние данные должны поддерживать согласованность и целостность на разных узлах хранения. | Ошибки, несоответствия или повреждения в резервных копиях данных могут привести к неточностям в результатах поиска и генерации ответов. |
| Передача данных | Модель RAG должна быстро извлекать большие объемы данных. Хорошо организованные методы хранения и индексации данных могут значительно повысить скорость поиска, сократить задержку и улучшить пользовательский опыт. | Неэффективный доступ к данным увеличивает вычислительную нагрузку на систему, снижая общую производительность. |
Именно поэтому мы рекомендуем вам доверить нюансы хранения и резервного копирования данных на QNAP NAS. Высококачественные данные, быстрый доступ к данным, обеспечение безопасности, согласованность и гибкая масштабируемость, которые гарантируют эти сетевые хранилища, являются важными факторами, обеспечивающими производительность и надежность работы моделей RAG.
Давайте рассмотрим два сценария работы QNAP NAS:
Сценарий 1 / QNAP NAS для хранения необработанных данных с различных платформ.
- Поддерживает совместимое с S3 объектное хранилище для легкой миграции облачных данных на локальный NAS.
- Поддерживает собственные протоколы Samba и NFS для беспрепятственного доступа к данным с различных локальных платформ, включая Windows, Linux и macOS.
- Поддерживает WORM для обеспечения целостности и согласованности данных, что необходимо для извлечения и генерации данных в архитектуре RAG.
Сценарий 2 / QNAP NAS как сервер хранения/резервного копирования для архитектуры RAG.
- Поддерживает высокоскоростную сеть 25/100 GbE, что позволяет передавать большие объемы данных между устройствами с высокой скоростью, так как это имеет решающее значение для архитектуры RAG, которая часто считывает и записывает большие объемы данных.
- Поддерживает протоколы iSCSI/Samba для повышения гибкости распределения пространства хранения путем монтирования пространства хранения QNAP NAS на вычислительные серверы ИИ или другие устройства хранения с использованием iSCSI или Samba.
- Поддерживает хранилище объектов, совместимое с S3.
- Поддерживает технологию виртуализации контейнеров.
Рекомендуемые модели NAS
Эффективные и недорогие устройства QNAP NAS представляют собой идеальное решение для хранения и резервного копирования обучающих ИИ-моделей. Для реализации первого сценария оптимальными являются all-flash модели TDS-h2489FU, TS-h2490FU, TS-h1090FU и TS-h3077AFU, а также гибридные модели TS-h3087XU-RP и TS-h2287XU-RP. Сценарий, где QNAP NAS выступает в качестве сервера хранения/резервного копирования для архитектуры RAG, подразумевает использование all-flash моделей TS-h1290FX и TS-h1277AFX или гибридных моделей TVS-h1288X и TVS-h1688X.
Получить больше информации о предложениях QNAP для систем хранения данных для искусственного интеллекта вы можете по этой ссылке. Обратиться с запросом о консультации по оптимизации вашей архитектуры хранения для локальной разработки ИИ-моделей можно здесь.
