Покупайте материнские платы Gigabyte из списка на сайте NETLAB и получайте кешбэк по схеме: 50 000 – 99 999 - 5,5% 100 000 – 299 999 - 6,5% от 300 000 и более - 7% Внимание! Бюджет программы ограничен, акция может быть закончена раньше заявленного срока. Чтобы получить ...
Уважаемые партнеры! Treolan приглашает вас принять участие в новой маркетинговой программе по мониторам Acer. Покупая мониторы Acer в Treolan, вы накапливаете баллы, которые сможете обменять на электронные подарочные сертификаты на ваш выбор. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Уважаемые партнеры! Treolan приглашает вас принять участие в маркетинговой программе. Закупая участвующие в акции ноутбуки, вы получаете сумку для ноутбука IRBIS в подарок. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Рассматривая обработку данных искусственного интеллекта как часть конвейера данных проекта, предприятия могут обеспечить эффективное обучение моделей ИИ и выбор подходящей системы хранения, пишет в корпоративном блоге Деннис Хан, старший аналитик Omdia по хранению данных в центрах обработки данных. Оптимизация системы хранения данных для 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). Рассматривая обработку ИИ как часть конвейера данных проекта, предприятия могут обеспечить эффективное обучение моделей генеративного ИИ и выбор подходящей системы хранения. А уделяя особое внимание требованиям к хранению данных для ИИ, предприятия смогут обеспечить эффективность и масштабируемость своих ИИ-моделей. Этапы конвейера данных ИИ в соответствии с потребностями в хранении В конвейере данных ИИ различные этапы согласуются с конкретными потребностями в хранении, чтобы обеспечить эффективную обработку и использование данных. Вот типичные этапы и связанные с ними требования к системам хранения: Сбор и предварительная обработка данных. Система хранения, где сырые и часто неструктурированные данные собираются и централизуются (все чаще в озерах данных), а затем очищаются и преобразуются в наборы данных, готовые к процессу обучения. Обучение и обработка модели. Система хранения, в которую поступает набор данных для обработки на GPU. На этом ... читать далее.
Мы используем cookie-файлы, возможности LiveInternet, Яндекс.Метрики и SberAds для наилучшего представления нашего сайта в соответствии с Политикой обработки персональных данных. Если Вы согласны с этим, пожалуйста, нажмите кнопку «Принять». Продолжая пользоваться сайтом, Вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании сайтом cookie-файлов, LiveInternet, Яндекс.Метрики и SberAds, и согласны с Политикой обработки персональных данных.
