人工智慧议题很夯的当下，当众人的目光聚焦在「假若人工智慧（AI）是金矿，做为挖矿铲子的算力」时，其实用来存放金矿和加工品的「仓库」亦不可或缺，并远比你想像的还要重要。
由於生成式 AI 的快速崛起，引爆了 AI 的广泛应用，在持续引起关注并激发众人想像力的同时，这技术也为了各行各业带来革命性的转变。在当前竞争激烈的市场环境中，企业不断寻求提高效率和竞争力的方法。人工智慧的发展为企业带来了巨大的机遇，特别是在生成式 AI 系统方面。这些被 AI 加持後的系统，能够自动化许多过去需要人工处理的任务，像利用自助服务虚拟客服专员改善客户体验、加强联络中心营运、大幅提昇员工生产力和创造力、扩增并加速建立行销内容、产生强大的销售内容、构思和开发新产品、或是自动执行文件资料撷取和分析。
然而，要实现这些目标，企业依旧需要一个可靠且高效的储存架构，来支援 AI 模型的训练和部署。在这方面，QNAP NAS 提供了最佳化企业 AI 开发解决方案。
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本地端布署 AI 模型训练才能确保万无一失
越来越多的企业选择在地端训练 AI 模型，而不是依赖云端服务。这样做的原因包括数据安全与隐私、成本控制、性能与客制化、以及合规性要求。在处理敏感数据时，如生产记录和财务数据，在地端训练能确保数据完全由企业控制，保障安全和隐私保护。某些产业和地区有严格的数据储存规范。在地端训练有助於遵守这些法律要求，避免合规风险。
此外，云计算成本高昂，尤其在大规模和长时间训练。企业购置和维护基础设施，可以更有效地控制长期成本。在地端部署专用硬体，能避免云端资源共享和网路延迟问题。企业也可根据自身需求自定义软体环境，确保高性能和稳定性。
数据管理与储存在 AI 开发过程中的角色
根据 IDC 的预测，到 2028 年 AI 将生成 394ZB 容量的数据，这意味着从 2023 年到 2028 年的复合年增长率为 24%。这些预测展示了对於高效、可扩展 AI 储存解决方案的不断增长的需求。
随着人工智慧技术的快速发展，数据的创建和消费量也在急剧增加。这种数据的爆炸性增长推动了 AI 的巨大发展。越多的数据被创建，AI 的训练效果就越好，这导致更多数据储存在 AI 模型中。如今，大多数 AI 被用来生成文本、视频、图像以及许多其他有趣的内容。所有这些都意味着储存在未来 AI 的增长和演变中变得越来越重要。
虽然 AI 正在改变生活并启发一个新的应用世界，但其核心仍然是数据利用和数据生成。AI 系统在处理和分析现有数据时，会创建新的数据，这些数据大多会被储存起来，因为它们具有实用性。同时，这些数据还会使现有的数据库和附加数据源变得更加有价值，用於模型的上下文和训练，从而形成一个自我推动的循环，即数据生成的增加推动了数据储存的扩展，进而推动了更多的数据生成。
简而言之，AI 资料循环可分成六个阶段：
- 原始数据存档和内容储存
这是资料循环的第一步，从各种来源安全高效地收集和储存原始数据。收集数据的品质和多样性举足轻重，这为随後的一切奠定了基础。
资料准备与导入
数据在这个阶段被处理、清洗和转换，为模型训练做好准备。资料中心拥有者正在实施升级的储存基础设施，如更快的「数据湖」，以因应数据的准备和导入。 - AI 模型训练
在这个阶段，AI 模型进行反覆训练，以基於训练数据做出准确的预测。具体而言，模型在高性能超级计算机上训练，这需要专门和高性能的储存设备以高效运行。 - 介面整合与提示
这一阶段涉及为 AI 模型创建用户友好的界面，包括 API、仪表板和工具，这些工具将特定上下文的数据与终端用户提示相结合。AI 模型将被整合到现有的互联网和客户端应用中，增强它们而不是取代现有系统。这意味着需要维护现有系统，同时增加新的 AI 计算需求，从而推动进一步的储存需求。 - AI 推理引擎
第五阶段是即时发生的「AI 魔法」之所在。这个阶段涉及将训练好的模型部署到生产环境中，在那里它们可以分析新数据并提供即时预测或生成新内容。推理引擎的效率对於及时和准确的 AI 回应时间至关重要，需要全面的数据分析和出色的储存性能。 - 生成新内容
最後一个阶段是新内容的创建。AI 模型产生的见解经常生成新的数据，这些数据因为有价值或具有吸引力而被储存起来。这个阶段虽然关闭了循环，但也反馈回数据循环，通过增加数据对未来模型训练或分析的价值，推动持续改进和创新。
AI不只关乎算力和储存，也关乎数据管理
生成式 AI 系统的成功依赖於高品质的数据管理与储存。例如「让大型语言模型更聪明」的检索增强生成（RAG）架构，需要依赖大型数据库来检索相关资讯并生成有意义的回答。如果数据品质不高或存在错误，将直接影响检索结果的准确性和生成内容的可靠性。
良好的资料管理能够确保数据清洗，使预处理过程有序进行，能提升数据品质，并能提高 RAG 模型的性能。不准确的资料会导致用户对系统失去信心，降低系统的使用率和接受度。向量资料库（Vector Database）是多维度向量数据集，资料数量和维度的增加将极为显着地增加储存空间需求。储存空间不足可能会出现数据写入失败，导致数据不一致，影响检索结果的准确性。
RAG 架构中的内部数据需要在不同的储存节点之间保持一致性和完整性。数据备份如有错误、不一致或损坏都可能导致检索和生成结果的不准确。RAG 模型需要在短时间内检索大量数据，良好的数据储存结构和索引技术能显着提高检索速度，减少延迟，从而提升用户体验。低效的数据存取会增加系统的计算负担，降低整体性能。
储存 AI 原始数据的重责可以交给 QNAP NAS
QNAP NAS 提供了多种功能，能有效支援企业的AI模型训练需求。QNAP NAS 能够容纳大量原始资料（包含影片和照片），并支援多种储存协议，实现本地和云端的无缝存取，非常适合收纳来自各类平台的原始数据。QNAP NAS 拥有高扩展性、高效数据传输、灵活的协定支援以及强大的数据保护功能，并提供 PB 级的储存容量，且拥有先进的快照和备份技术。
透过 QuObjects 在 QNAP NAS 上建立 S3 物件储存，开发者可以轻松地将储存在云端的数据迁移至 NAS。在 RAG 架构中，向量资料库通常使用 Docker 的容器型态来部署和管理。QNAP NAS 不仅支援容器（Container）虚拟技术，更支援容器汇入/汇出，让开发者备份、移转多个容器，可以在地端的 Windows、Linux、macOS 等不同平台之间无缝存取数据，强大共享能力大幅增加资料清洗人员的资料管理效率。Qsirch 可用於识别和删除数据集中的重复、不完整和不准确数据，提高数据品质，使数据更适合训练和使用 RAG 模型。
如果数据清洗过程出现问题或误删，开发者可使用 Snapshot 将原始数据恢复到先前的版本，可防止数据丢失并节省时间。QNAP NAS 支援各类 RAID 组态，同时开发者也能内建的多种备份工具，为原始数据建立备份。
QNAP NAS 支援细粒度的权限设置，可以对每个文件和文件夹设置具体的存取权限，确保只有授权用户可以存取和修改数据。WORM 可防止未经授权的数据修改，确保数据的完整性和一致性，这对於 RAG 架构中的数据检索和生成过程尤为重要。
全快闪 NAS 的超高 IOPS、低延迟特性可确保数据能够快速被检索和处理。QNAP 拥有业界最完整的全快闪 NAS 解决方案可供开发者选用，提供低延迟和高性能，满足 RAG 架构中频繁数据存取和处理的需求。另外，25GbE / 100GbE 高速网路可让大量数据在设备之间的传输变得更快速，对於需要频繁读写大规模数据的 RAG 架构来说至关重要，能显着减少数据传输延迟，提升系统的整体效率。
高效低成本的完美解决方案
QNAP 提供多款适合原始数据储存和 RAG 架构储存/备份的 NAS 机型，包括 TDS-h2489FU、TS-h2490FU、TS-h1090FU、TS-h3087XU-RP、TS-h1677AXU-RP、TS-h1290FX、TS-h1277AFX、TVS-h1288X 以及 TVS-h1688X。这些机型不仅提供高效、低成本的解决方案，还具备强大的数据保护和扩展功能，能够满足各种规模企业的需求。无论是作为原始数据的储存伺服器，还是作为 RAG 架构的储存/备份伺服器，这些机型都能提供完美的解决方案，帮助企业实现高效、精省和高扩充弹性的 AI 开发环境。
使用 QNAP NAS 来支援在地端AI模型训练，企业能够在数据安全、成本控制、性能优化和合规性方面获得巨大优势。QNAP 提供的高效储存解决方案，能够满足现代企业在 AI 开发过程中的各种需求，确保数据的高品质和高可靠性，提升企业的整体竞争力。
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本文章内容由「QNAP」提供。
