使用 QNAP NAS 最佳化企業 AI 開發
以高效、精省、高擴充彈性的儲存架構,協助企業實現地端 AI 功能開發
為什麼企業選擇在地端訓練 AI 模型(On-Premises AI Model Training)?
迎接人工智慧的浪潮,企業擁有一套全面且易用的生成式 AI 知識系統,將能大幅提升企業競爭力,同時也能串連各種企業功能與工作流程。
現在,有更多企業選擇在地端訓練 AI 模型,原因如下:
AI 不只關乎算力,更關乎數據管理與儲存
以近來火紅的 RAG 檢索增強生成(Retrieval Augmented Generation, RAG) 架構為例,其依賴於大型數據庫中檢索相關信息,並生成有意義的回答或文本。若數據數量不足或數據質量不高、存在錯誤,會直接影響檢索結果的準確性和生成內容的可靠性。
將儲存及備份工作,交給 QNAP NAS
資料管理及儲存對於 RAG 架構的成功運行有關鍵作用。高質量的數據、快速的數據存取、安全性保障、一致性和靈活的擴展能力都是確保 RAG 模型性能和可靠性的重要因素。
將儲存及備份工作,交給 QNAP NAS
資料管理及儲存對於 RAG 架構的成功運行有關鍵作用。高質量的數據、快速的數據存取、安全性保障、一致性和靈活的擴展能力都是確保 RAG 模型性能和可靠性的重要因素。
QNAP NAS 適合原始數據的儲存
QNAP NAS 能夠容納大量原始資料(包含影片和照片),並支援多種儲存協議,實現本地和雲端的無縫存取,非常適合收納來自各類平台的原始數據。
QNAP NAS 適合作為 RAG 架構的儲存/備份伺服器
QNAP NAS 擁有高擴展性、高效數據傳輸、靈活的協定支援以及強大的數據保護功能。並提供 PB 級的儲存容量,且擁有先進的快照和備份技術。此外,QNAP NAS 的全閃存配置提供低延遲和高性能,滿足 RAG 架構中頻繁數據存取和處理的需求。
推薦機種
高效低成本,為 AI 模型訓練儲存和備份提供完美解決方案
