COVID-19大流行强调了能够快速分析和解释数据的重要性,以及人工智能和机器学习在明智的决策中发挥的宝贵作用。在寻求疫苗的过程中,全世界目睹了非常实用(且可挽救生命)的机器学习应用,这推动了所需的训练以及对AI用于实时推理的模型的持续微调。
因为训练有素的模型可以使AI更快,更准确,所以可以说AI的最大挑战就是正确训练ML模型。
训练有素的ML模型必须稳定地摄取大数据,这样它们才能适应和改进。随着训练数据集的增长,学习算法的性能会越来越好,变得越来越准确。简而言之:数据越多,结果越好。显然,海量数据需要海量存储,但是在这种情况下,并非所有存储解决方案都是一样的。当企业评估如何最好地利用自己的AI/ML应用程序时,必须在此过程中不要忽略存储基础架构。
组织能否成功地从模型训练所需的庞大且不断增长的数据集中进行筛选并收集可行的见解,这取决于拥有一种能够满足数据管道各个阶段极其苛刻要求的存储体系结构。
以下对象存储是支持有效ML模型必不可少的7个原因。这就是为什么对象存储是最合适的,坦率地说,是唯一合适的解决方案来帮助解决AI/ML的模型训练难题的原因。
无限的可扩展性
内置数据保护
固有的元数据搜索和分类
多租户功能
通过多租户隔离工作负载,使多个数据科学家团队可以同时使用同一数据源,而不会互相影响或争夺资源。设计用于服务多租户用例的对象存储系统使从单个可扩展的,与AWS S3兼容的可扩展界面中安全地管理租户数据变得简单。
持续的吞吐量性能可缩短训练时间
在云中运行用于AI / ML算法
无论数据位于何处,与公共云的集成都非常重要,尤其是当公共云平台为AI/ML提供一些现成的且有吸引力的工具集时。在所有存储架构中,对象存储最适合用于训练和调整ML模型,因为对象存储凭借其事实上的语言(AWS S3 API),可以在本地/私有云环境与公共云存储之间进行无缝访问和移动。最好的对象存储解决方案使用户能够在一个统一的命名空间中管理基于云的数据和本地数据,消除了数据孤岛,并允许资源在任何位置进行协作和互换使用而不会造成功能损失。
较低的总拥有成本(TCO)
寻求实现其AI应用程序的全部价值的企业必须了解正确培训和微调其ML模型的关键性质和潜在挑战。聪明的人将在选择正确的存储基础架构方面与在计算需求方面一样认真。最明智的结论是,对象存储解决方案为最终提取快速,准确的分析见解,挽救生命以及其他方面提供了最佳的基础。
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