15.07.2024  Экспертиза, Искусственный интеллект

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.