K dosažení těchto cílů však podniky potřebují spolehlivou a efektivní infrastrukturu IT včetně úložiště, které bude umožňovat efektivní trénování a nasazení modelů umělé inteligence. Společnost QNAP za tímto účelem nabízí optimalizovaná řešení NAS pro vývoj podnikové AI.

Přestože v současném rozruchu kolem umělé inteligence se pozornost soustřeďuje především na výpočetní výkon serverů, stejně nepostradatelná jsou úložiště pro obrovské množství dat, se kterými AI pracuje jak při trénování, tak i v reálném provozu. Možná namítnete, že vytrénování AI někdo udělá za vás a hotový model poskytne z cloudu. Takové řešení je možné, ale stále více podniků přesto volí trénování a nasazení modelů AI on-premise a mají k tomu hned několik dobrých důvodů:

• Zabezpečení dat a ochrana soukromí – Při práci s citlivými daty zajišťuje trénování a nasazení AI na vlastní infrastruktuře, že data jsou plně pod kontrolou podniku, což zaručuje bezpečnost a soukromí.
• Náklady pod kontrolou – Cloud computing může být nákladný, zejména v případě rozsáhlých a dlouhodobých projektů vývoje AI. Nákupem vlastní infrastruktury mohou podniky účinně kontrolovat dlouhodobé náklady.
• Výkon a přizpůsobení – Nasazením vyhrazeného hardwaru v místě instalace se lze vyhnout problémům spojeným se sdílením cloudových prostředků a latencí sítě. Podniky si také mohou přizpůsobit své softwarové prostředí podle konkrétních potřeb a zajistit tak vysoký výkon a stabilitu.
• Požadavky na dodržování předpisů – Některá odvětví a regiony mají přísné předpisy pro ukládání dat. Trénování AI v on-premise režimu pomáhá tyto zákonné požadavky plnit.

Role správy a ukládání dat ve vývoji AI

S rychlým rozvojem využití AI technologií dramaticky narůstá i objem dat, se kterými AI pracuje. Čím více kvalitních dat AI využívá, tím lepší jsou její výsledky, což vede k ukládání stále většího množství dat do modelů AI. To znamená, že úložiště dat budou v budoucím růstu a vývoji AI stále důležitější.

Systémy AI navíc při zpracování a analýze stávajících dat vytvářejí nová data, která jsou ukládána kvůli jejich praktické hodnotě. Zároveň jsou ale tato data opět využívána pro další vývoj AI modelu a jeho trénování, čímž vzniká sebeposilující cyklus.

Vývoj AI tak není jen o výpočetním výkonu, ale také o správě dat a jejich úložišti. Například architektura Retrieval-Augmented Generation (RAG), jejímž cílem je „učinit velké jazykové modely chytřejšími“, spoléhá na velké databáze při získávání relevantních informací a generování smysluplných odpovědí. Pokud je kvalita dat špatná nebo obsahují chyby, bude to mít přímý vliv na přesnost výsledků vyhledávání a spolehlivost generovaného obsahu.

Dobrá správa dat pomáhá zajistit čištění dat, řádné předzpracování a zlepšit kvalitu dat, což zase zvyšuje výkon modelů RAG. Interní data v architektuře RAG musí udržovat konzistenci a integritu napříč různými uzly úložiště. Chyby, nekonzistence nebo poškození v zálohování dat mohou vést k nepřesnému načítání a generování výsledků. Modely RAG potřebují získat velké množství dat v krátkém čase. Dobře navržená architektura ukládání dat pomáhá výrazně zlepšit rychlost načítání, snížit latenci a zlepšit uživatelskou zkušenost. Naopak neefektivní přístup k datům zvýší výpočetní zátěž systému a sníží celkový výkon.

QNAP NAS pro efektivní ukládání nezpracovaných dat

QNAP NAS efektivně podporují vývoj AI modelů. QNAP NAS dokáže pojmout velké objemy nezpracovaných dat a podporuje více protokolů úložiště pro dosažení bezproblémového přístupu lokálně i v cloudu. Díky tomu se skvěle hodí pro ukládání nezpracovaných dat z různých platforem. QNAP NAS má vysokou škálovatelnost, efektivní přenos dat, flexibilní podporu protokolů a výkonné možnosti ochrany dat. Poskytuje úložnou kapacitu na úrovni PB a má pokročilou technologii snímků a zálohování.

Pomocí aplikace QuObjects, která slouží k vytvoření úložiště objektů S3 na QNAP NAS, mohou vývojáři snadno migrovat data uložená v cloudu na NAS. V architektuře RAG jsou vektorové databáze obvykle nasazovány a spravovány pomocí kontejneru Docker. Proto je výhodou, že QNAP NAS podporuje nejen virtualizaci kontejnerů, ale také import/export kontejnerů. To umožňuje vývojářům zálohovat a migrovat více kontejnerů a bezproblémově přistupovat k datům na různých platformách, jako jsou Windows, Linux a macOS. Robustní možnosti sdílení výrazně zvyšují efektivitu správy dat pro personál zabývající se čištěním dat. Aplikaci Qsirch lze použít k identifikaci a odstranění duplicitních, neúplných a nepřesných dat v rámci datových sad, ke zvýšení kvality dat a přizpůsobení se trénování a používání RAG modelů.

Pokud během procesu čištění dat dojde k problémům nebo náhodným smazáním, mohou vývojáři použít Snapshot k obnovení původních dat na předchozí verzi, což může zabránit ztrátě dat a ušetřit čas. QNAP NAS podporuje různé konfigurace RAID a také nabízí řadu vestavěných nástrojů pro zálohování pro vývojáře k vytváření záloh nezpracovaných dat.

QNAP NAS podporuje také velmi precizní nastavení oprávnění. Pro každý soubor a složku lze nastavit specifická přístupová oprávnění, aby bylo zajištěno, že k datům mohou přistupovat a upravovat je pouze oprávnění uživatelé. WORM může zabránit neoprávněné modifikaci dat a zajistit integritu a konzistenci dat, což je zvláště důležité pro proces získávání a generování dat v architektuře RAG.

Ultra-vysoké IOPS a funkce s nízkou latencí u all-flash NAS zajišťují, že data lze rychle načíst a zpracovat. QNAP nabízí jedno z nejkomplexnějších all-flash NAS řešení, které poskytuje nízkou latenci a vysoký výkon, aby splnilo časté potřeby přístupu k datům a jejich zpracování v architektuře RAG. Vysokorychlostní síť 25/100GbE navíc umožňuje rychlejší přenos dat mezi zařízeními, což je zásadní pro architektury RAG, které vyžadují časté operace čtení a zápisu u velkých datových sad. To výrazně snižuje latenci přenosu dat a zvyšuje celkovou efektivitu systému.

Široká nabídka cenově výhodných řešení

QNAP nabízí několik modelů NAS vhodných pro ukládání nezpracovaných dat a ukládání/zálohování architektury RAG. Jde například o modely TDS-h2489FU, TS-h2490FU, TS-h1090FU, TS-h3087XU-RP, TS-h1677AXU-RP, TS-h1290FX, TS-h1277AFX, TVS-h1288X a TVS-h1688X, které poskytují nejen efektivní a cenově dostupné řešení, ale také poskytují robustní ochranu dat a škálovatelnost, aby vyhovovaly potřebám podniků všech velikostí. Ať už se používají jako servery pro ukládání nezpracovaných dat, nebo servery pro ukládání/zálohování se strukturou RAG, tyto NAS modely mohou poskytnout perfektní řešení, která podnikům pomohou dosáhnout efektivního a vysoce škálovatelného vývojového prostředí AI.

Použitím QNAP NAS k vývoji modelu AI on-premise mohou podniky získat významné výhody v oblasti zabezpečení dat, řízení nákladů, optimalizace výkonu a dodržování předpisů.

Další informace o zařízeních NAS, která jsou optimalizovaná pro vývoj podnikové AI, najdete na webu: https://www.qnap.com/go/solution/optimize-ai-with-qnap-storage/