ხელოვნური ინტელექტის მონაცემთა შენახვის მოთხოვნები: რა უნდა იცოდეთ სინამდვილეში

ხელოვნური ინტელექტი არ არის მხოლოდ თვალშისაცემი მოდელები ან მოლაპარაკე ასისტენტები, რომლებიც ადამიანებს ბაძავენ. ამ ყველაფრის უკან მონაცემთა მთა - ზოგჯერ ოკეანე - იმალება. და სიმართლე გითხრათ, ამ მონაცემების შენახვა? სწორედ აქ იშლება ყველაფერი. იქნება ეს გამოსახულების ამოცნობის არხებზე საუბარი თუ გიგანტური ენობრივი მოდელების სწავლება, ხელოვნური ინტელექტის მონაცემთა შენახვის მოთხოვნები შეიძლება სწრაფად გამოვიდეს კონტროლიდან, თუ კარგად არ დაფიქრდებით. მოდით გავაანალიზოთ, რატომ არის შენახვა ასეთი მნიშვნელოვანი, რა ვარიანტებია ხელმისაწვდომი და როგორ შეგიძლიათ შეარჩიოთ ხარჯები, სიჩქარე და მასშტაბი გადაღლის გარეშე.

სტატიები, რომელთა წაკითხვაც შეიძლება მოგეწონოთ ამის შემდეგ:

🔗 მონაცემთა მეცნიერება და ხელოვნური ინტელექტი: ინოვაციების მომავალი
იმის შესწავლა, თუ როგორ უწყობს ხელს ხელოვნური ინტელექტი და მონაცემთა მეცნიერება თანამედროვე ინოვაციებს.

🔗 ხელოვნური თხევადი ინტელექტი: ხელოვნური ინტელექტისა და დეცენტრალიზებული მონაცემების მომავალი
დეცენტრალიზებული ხელოვნური ინტელექტის მონაცემებისა და ახალი ინოვაციების მიმოხილვა.

🔗 მონაცემთა მართვა ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტებისთვის, რომელსაც ყურადღება უნდა მიაქციოთ
ხელოვნური ინტელექტის მონაცემთა შენახვისა და ეფექტურობის გაუმჯობესების ძირითადი სტრატეგიები.

🔗 მონაცემთა ანალიტიკოსებისთვის საუკეთესო ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტები: გააუმჯობესეთ ანალიტიკური გადაწყვეტილების მიღება
საუკეთესო ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტები, რომლებიც აძლიერებს მონაცემთა ანალიზსა და გადაწყვეტილების მიღებას.

ასე რომ… რა ხდის ხელოვნური ინტელექტის მონაცემთა შენახვას სასარგებლოს? ✅

საქმე მხოლოდ „მეტ ტერაბაიტს“ არ ეხება. ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით შექმნილი რეალური მეხსიერება ნიშნავს, რომ ის გამოსაყენებელი, საიმედო და საკმარისად სწრაფი როგორც სასწავლო პროცესებისთვის, ასევე ინფერენციული დატვირთვებისთვის.

რამდენიმე დამახასიათებელი ნიშანი, რომელთა აღნიშვნაც ღირს:

• მასშტაბირება : GB-დან PB-ზე გადასვლა არქიტექტურის გადაწერის გარეშე.

• შესრულება : მაღალი შეყოვნება გამოიწვევს გრაფიკული პროცესორების დათრგუნვას; ისინი არ აპატიებენ შეფერხებებს.

• რედუნდანტობა : სნეპშოტები, რეპლიკაცია, ვერსიონირება - რადგან ექსპერიმენტები იშლება და ადამიანებიც წყვეტენ მუშაობას.

• ეკონომიურობა : სწორი დონე, სწორი მომენტი; წინააღმდეგ შემთხვევაში, გადასახადი საგადასახადო აუდიტის მსგავსად მიიპარება.

• გამოთვლასთან სიახლოვე : მეხსიერება მოათავსეთ GPU/TPU-ების გვერდით ან უყურეთ მონაცემთა მიწოდების შეფერხებას.

წინააღმდეგ შემთხვევაში, ეს იგივეა, რომ Ferrari-ს გაზონის საკრეჭის საწვავით ამუშავება სცადო - ტექნიკურად ის მოძრაობს, მაგრამ არა დიდხანს.

შედარების ცხრილი: ხელოვნური ინტელექტის შენახვის საერთო ვარიანტები

რატომ იზრდება ხელოვნური ინტელექტის მონაცემებზე მოთხოვნილებები 🚀

ხელოვნური ინტელექტი მხოლოდ სელფების შეგროვებას არ გულისხმობს. ის მშიერია.

• სავარჯიშო ნაკრებები : მხოლოდ ImageNet-ის ILSVRC შეიცავს დაახლოებით 1.2 მილიონ მონიშნულ სურათს, ხოლო დომენ-სპეციფიკური კორპუსები გაცილებით მეტს მოიცავს [1].

• ვერსიონირება : ყოველი ცვლილება - იარლიყები, გაყოფა, დამატება - ქმნის კიდევ ერთ „სიმართლეს“.

• სტრიმინგის შეყვანა : პირდაპირი ხედვა, ტელემეტრია, სენსორების მიწოდება... ეს მუდმივი ხანძარსაწინააღმდეგო შლანგია.

• არასტრუქტურირებული ფორმატები : ტექსტი, ვიდეო, აუდიო, ჟურნალები - გაცილებით მოცულობითი, ვიდრე მოწესრიგებული SQL ცხრილები.

ეს არის ბუფეტი, სადაც ყველას შეუძლია ჭამა და მოდელი ყოველთვის დესერტისთვის ბრუნდება.

ღრუბელი vs ადგილობრივი: დაუსრულებელი დებატები 🌩️🏢

ღრუბელი მიმზიდველად გამოიყურება: თითქმის უსასრულო, გლობალური, გადახდის მეთოდით. ​​სანამ თქვენს ინვოისში არ გამოჩნდება გასასვლელი ხარჯები - და მოულოდნელად თქვენი „იაფი“ შენახვის ხარჯები კონკურენტების გამოთვლით ხარჯებს არ გაუტოლდება [2].

მეორეს მხრივ, ადგილზე განთავსება კონტროლს და შესანიშნავ მუშაობას უზრუნველყოფს, თუმცა თქვენ ასევე იხდით აპარატურაში, კვებაში, გაგრილებასა და თაროებზე ზრუნვისთვის მომუშავე ადამიანებში.

გუნდების უმეტესობა არეულ-დარეულ შუაში ჩერდება: ჰიბრიდულ კონფიგურაციებში. ცხელი, მგრძნობიარე, მაღალი გამტარუნარიანობის მონაცემები GPU-ებთან ახლოს შეინახეთ, დანარჩენი კი ღრუბლოვან სისტემებში დაარქივეთ.

შენახვის ხარჯები, რომლებიც ფარულად იზრდება 💸

სიმძლავრე მხოლოდ ზედაპირული ფენაა. ფარული ხარჯები გროვდება:

• მონაცემთა გადაადგილება : რეგიონებს შორის კოპირება, ღრუბელს შორის გადატანა, მომხმარებლის გასვლაც კი [2].

• ზედმეტი გამოყენება : 3-2-1 (სამი ასლი, ორი მედია, ერთი გარე ასლი) ადგილს იკავებს, მაგრამ პრობლემას აგვარებს [3].

• ენერგომომარაგება და გაგრილება : თუ პრობლემა თქვენს თაროშია, ეს თქვენი გათბობის პრობლემაა.

• შეყოვნების კომპრომისები : უფრო იაფი იარუსები, როგორც წესი, მყინვარული აღდგენის სიჩქარეს ნიშნავს.

უსაფრთხოება და შესაბამისობა: ჩუმი გარიგების დამრღვევები 🔒

რეგულაციებს შეუძლიათ სიტყვასიტყვით განსაზღვრონ, თუ სად განთავსდება ბაიტები. დიდი ბრიტანეთის GDPR-ის , დიდი ბრიტანეთიდან პერსონალური მონაცემების გადატანა მოითხოვს კანონიერ გადაცემის მარშრუტებს (SCC, IDTA ან ადეკვატურობის წესები). თარგმანი: თქვენი შენახვის დიზაინმა უნდა „იცოდეს“ გეოგრაფია [5].

პირველივე დღიდან ცხობის ძირითადი წესები:

• დაშიფვრა - როგორც დასვენების, ასევე მოგზაურობის დროს.

• ყველაზე ნაკლებად პრივილეგირებული წვდომა + აუდიტის კვალი.

• წაშალეთ ისეთი დაცვები , როგორიცაა უცვლელობა ან ობიექტის დაბლოკვა.

შესრულების შემაფერხებელი ფაქტორები: შეყოვნება ჩუმი მკვლელია ⚡

გრაფიკულ პროცესორებს ლოდინი არ უყვართ. თუ მეხსიერება შეფერხებულია, ისინი დიდებულ „გახურებას“ იწვევენ. ისეთი ინსტრუმენტები, როგორიცაა NVIDIA GPUDirect Storage , წყვეტს CPU-ს შუამავლის როლს და მონაცემებს პირდაპირ NVMe-დან GPU მეხსიერებაში გადასცემს - ზუსტად ის, რასაც დიდი პარტიების ვარჯიში მოითხოვს [4].

გავრცელებული შესწორებები:

• NVMe all-flash ცხელი ვარჯიშის შარდებისთვის.

• პარალელური ფაილური სისტემები (Lustre, Spectrum Scale) მრავალი კვანძის გამტარუნარიანობისთვის.

• ასინქრონული ჩამტვირთავები გაფანტვით + წინასწარი ჩატვირთვით, რათა GPU-ები არ იმუშაოს უმოქმედოდ.

პრაქტიკული ნაბიჯები ხელოვნური ინტელექტის საცავის მართვისთვის 🛠️

• ტიერინგი : ცხელი შარდები NVMe/SSD-ზე; მოძველებული ნაკრებების არქივირება ობიექტურ ან ცივ ტიერებად.

• Dedup + delta : საბაზისო ხაზებს ერთხელ ინახავთ, მხოლოდ diff + მანიფესტებს ინახავთ.

• სასიცოცხლო ციკლის წესები : ავტომატური ტიერიზაცია და ძველი გამომავალი მონაცემების ვადის გასვლა [2].

• 3-2-1 მდგრადობა : ყოველთვის შეინახეთ მრავალი ასლი, სხვადასხვა მედიაში, ერთი იზოლირებული [3].

• ინსტრუმენტაცია : ტრეკის გამტარუნარიანობა, p95/p99 შეყოვნება, წარუმატებელი წაკითხვები, სამუშაო დატვირთვის მიხედვით გამოსვლა.

სწრაფი (გამოგონილი, მაგრამ ტიპიური) შემთხვევა 📚

ხედვის გუნდი იწყებს მუშაობას ღრუბლოვანი ობიექტების საცავში დაახლოებით 20 ტბ-ით. მოგვიანებით, ისინი ექსპერიმენტებისთვის რეგიონებს შორის მონაცემთა ნაკრებების კლონირებას იწყებენ. მათი ხარჯები იზრდება არა თავად საცავიდან, არამედ გასასვლელი ტრაფიკიდან . ისინი ცხელ ფრაგმენტებს გადააქვთ NVMe-ში GPU კლასტერთან ახლოს, ინახავენ კანონიკურ ასლს ობიექტების საცავში (სასიცოცხლო ციკლის წესებით) და მხოლოდ საჭირო ნიმუშებს აფიქსირებენ. შედეგი: GPU-ები უფრო დატვირთულია, გადასახადები უფრო შეზღუდულია და მონაცემთა ჰიგიენა უმჯობესდება.

კონვერტის უკანა მხარეს ტევადობის დაგეგმვა 🧮

სავარაუდო ფორმულა შეფასებისთვის:

ტევადობა ≈ (ნედლი მონაცემთა ნაკრები) × (რეპლიკაციის კოეფიციენტი) + (წინასწარ დამუშავებული / გაფართოებული მონაცემები) + (საკონტროლო წერტილები + ჟურნალები) + (უსაფრთხოების ზღვარი ~15–30%)

შემდეგ sanity-მ შეამოწმა ეს გამტარუნარიანობასთან შედარებით. თუ თითოეული კვანძის ჩამტვირთავებს სჭირდებათ დაახლოებით 2–4 გბ/წმ მდგრადობა, თქვენ იყენებთ NVMe-ს ან პარალელურ FS-ს ცხელი გზებისთვის, ობიექტების შენახვის გამოყენებით, როგორც ძირითადი სიმართლე.

საქმე მხოლოდ სივრცეს არ ეხება 📊

ხელოვნური ინტელექტის შენახვის მოთხოვნებზე საუბრობენ , ისინი ტერაბაიტებს ან პეტაბაიტებს წარმოიდგენენ. თუმცა, ნამდვილი ხრიკი ბალანსია: ღირებულება vs. შესრულება, მოქნილობა vs. შესაბამისობა, ინოვაცია vs. სტაბილურობა. ხელოვნური ინტელექტის მონაცემები მალე არ შემცირდება. გუნდები, რომლებიც მეხსიერებას მოდელის დიზაინში ადრეულ ეტაპზევე ჩართავენ, მონაცემთა ჭაობებში ჩაძირვას ერიდებიან და საბოლოოდ უფრო სწრაფადაც ივარჯიშებენ.

ცნობები

[1] რუსაკოვსკი და სხვ. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (IJCV) — მონაცემთა ნაკრების მასშტაბი და გამოწვევა. ბმული
[2] AWS — Amazon S3-ის ფასები და ხარჯები (მონაცემთა გადაცემა, გასვლა, სასიცოცხლო ციკლის ეტაპები). ბმული
[3] CISA — 3-2-1 სარეზერვო ასლის წესების შესახებ კონსულტაცია. ბმული
[4] NVIDIA Docs — GPUDirect Storage-ის მიმოხილვა. ბმული
[5] ICO — დიდი ბრიტანეთის GDPR-ის წესები საერთაშორისო მონაცემთა გადაცემის შესახებ. ბმული

იპოვეთ უახლესი ხელოვნური ინტელექტი ოფიციალურ ხელოვნური ინტელექტის ასისტენტების მაღაზიაში

ჩვენს შესახებ