QNAP TDS-h2489FU-4309Y-64G
2 procesadores Intel® Xeon® Silver 4309Y de 8 núcleos y 16 hilos (con potencia de hasta 3,6 GHz), 64 GB de memoria DDR4 ECC RDIMM (8 módulos de 8 GB)
Ante la ola de inteligencia artificial, las empresas equipadas con un completo y sencillo sistema de conocimiento de IA generativa pueden mejorar significativamente su competitividad y, al mismo tiempo, integrar diversas funciones y flujos de trabajo comerciales.
Cada vez son más las empresas que están optando por el entrenamiento de un modelo de IA en las instalaciones por las siguientes razones:
Al tener que gestionar datos sensibles como registros de producción y datos financieros, el entrenamiento en las instalaciones garantiza que los datos estarán siempre bajo el control de la empresa, lo que asegura su seguridad y privacidad.
La computación en la nube puede resultar costosa, sobre todo para un entrenamiento de larga duración y a gran escala. Al adquirir y mantener una infraestructura en las instalaciones, las empresas pueden controlar de manera eficaz los costes a largo plazo.
La implementación de hardware dedicado en las instalaciones puede evitar problemas relacionados con el uso compartido de recursos en la nube y la latencia de la red. Las empresas también pueden personalizar su entorno de software en función de necesidades concretas, lo que garantiza un alto rendimiento y estabilidad.
Hay ciertos sectores y regiones que tienen una estricta normativa de almacenamiento de datos. El entrenamiento en las instalaciones ayuda a cumplir estos requisitos legales, lo que evita riesgos de cumplimiento.
Piense en el marco de Generación aumentada por recuperación (RAG), muy popular últimamente. Se basa en la obtención de información relevante de grandes bases de datos para generar respuestas o texto significativo. Si no hay datos suficientes, o la calidad de los datos es mala o errónea, los resultados pueden ser imprecisos y el contenido generado poco fiable.
Aspecto | Importancia | Impacto |
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Administración de datos | Una buena administración de los datos garantiza una limpieza adecuada de los datos, facilita el proceso de procesamiento previo ordenado, mejora la calidad de los datos y aumenta el rendimiento de los modelos de RAG. | Unos datos imprecisos pueden llevar a los usuarios a perder la confianza en el sistema, lo que reduciría su uso y aceptación. |
Almacenamiento de datos | Una base de datos vectorial es un conjunto de datos multidimensional en el que un aumento del número y las dimensiones de los datos incrementa de forma significativa las necesidades de espacio. | Un espacio de almacenamiento insuficiente puede provocar fallos de escritura de los datos, dando lugar a datos incoherentes y afectando a la precisión de los resultados de la recuperación. |
Copia de seguridad de datos | En el marco de RAG, los datos internos deben mantener la coherencia y la integridad en los distintos nodos de almacenamiento. | La presencia de errores, incoherencias o datos corruptos en las copias de seguridad puede llevar a imprecisiones en la recuperación y en los resultados de la generación. |
Transmisión de datos | El modelo de RAG debe recuperar rápidamente grandes cantidades de datos. Unas técnicas de indexado y almacenamiento de datos bien organizadas pueden aumentar de forma significativa la velocidad de recuperación, reducir la latencia y mejorar la experiencia del usuario. | Un acceso a los datos ineficiente aumenta la carga informática en el sistema, lo que reduce el rendimiento general. |
La administración y el almacenamiento de los datos tienen un papel crucial en el funcionamiento óptimo del marco de RAG. Los datos de alta calidad, el acceso rápido a los datos, la garantía de seguridad y la escalabilidad flexible son factores importantes a la hora de garantizar el rendimiento y la fiabilidad de los modelos de RAG.
El NAS de QNAP permite albergar grandes cantidades de datos RAW (incluyendo vídeos y fotos) y admite protocolos de almacenamiento para acceder sin problemas tanto a los datos locales como al contenido de la nube. Resulta ideal para recopilar datos RAW de diversas plataformas.
Si utiliza QuObjects para crear un almacenamiento de objetos S3 en el NAS de QNAP, puede migrar fácilmente los datos de la nube a un NAS en las instalaciones.
Se puede acceder sin problema a los datos desde distintas plataformas locales, como Windows®, Linux® y macOS®. Esta robusta capacidad de intercambio mejora significativamente la eficiencia en la administración de datos del personal de limpieza de datos.
Utilice Qsirch para identificar y eliminar datos duplicados, incompletos e imprecisos en un conjunto de datos, lo que mejora la calidad de los datos y hace que sean más adecuados para entrenar y utilizar los modelos de RAG.
Si se produce algún problema durante la limpieza de los datos o los datos se eliminan por error, puede utilizar las instantáneas para restaurar una versión anterior de los datos originales. Esto evita perder datos y ahorra tiempo.
El NAS de QNAP admite varias configuraciones RAID y puede utilizar las herramientas de copia de seguridad integradas para crear copias de seguridad de los datos originales.
El NAS de QNAP admite una configuración de permisos granular, lo que permite establecer permisos de acceso específicos para archivos y carpetas. Esto garantiza que solo puedan acceder a los datos y modificarlos los usuarios autorizados.
WORM evita modificaciones de datos no autorizadas para garantizar la integridad y la consistencia de los datos, lo que resulta fundamental para la generación y recuperación de datos en la arquitectura de RAG.
QNAP ofrece asequibles soluciones de almacenamiento de nivel petabyte que permiten responder a las demandas futuras y almacenar los datos acumulados durante muchos años. Esto resulta especialmente importante para aquellas aplicaciones que requieren conservar los datos a largo plazo para realizar análisis históricos y mejoras de modelos, lo que garantiza la disponibilidad de enormes cantidades de datos durante periodos de tiempo prolongados.
El NAS de QNAP ofrece una alta escalabilidad, una transferencia de datos eficiente, una flexibilidad en la compatibilidad con los distintos protocolos y una robusta protección de los datos. Proporciona una capacidad de almacenamiento de nivel petabyte, mejorada con una avanzada tecnología de instantáneas y copia de seguridad. Además, la configuración all-flash del NAS de QNAP ofrece una baja latencia y un alto rendimiento, de forma que permite responder a las demandas de procesamiento y acceso frecuente a los datos dentro de la arquitectura de RAG.
La conectividad de red de alta velocidad 25/100GbE permite una transferencia más rápida de grandes volúmenes de datos entre dispositivos, lo que resulta fundamental para la arquitectura de RAG que lee y escribe datos a gran escala de manera frecuente. Esto reduce significativamente la latencia de la transmisión de los datos, lo que mejora la eficiencia general del sistema.
Las funciones de baja latencia y el altísimo rendimiento IOPS del NAS all-flash garantizan que los datos se puedan recuperar y procesar rápidamente. QNAP ofrece soluciones NAS all-flash líderes en el sector, por lo que le ofrece una amplia variedad de opciones entre las que elegir.
Puede mejorar la flexibilidad de la asignación de espacio de almacenamiento montando el espacio de almacenamiento del NAS de QNAP en servidores informáticos con IA o en otros dispositivos de almacenamiento utilizando iSCSI o Samba.
Al usar el almacenamiento de objetos compatible con S3, se pueden implementar estrategias de copia de seguridad automática para hacer copia de seguridad de forma periódica de los datos vectoriales en los espacios de almacenamiento de objetos del NAS de QNAP, lo que simplifica el proceso de copia de seguridad y recuperación de los datos.
En la arquitectura de RAG, las bases de datos vectoriales se suelen implementar y gestionar utilizando contenedores Docker. El NAS de QNAP no solo es compatible con la tecnología de virtualización de contenedores, sino que también admite la importación/exportación de contenedores. Esto permite a los desarrolladores hacer copia de seguridad y migrar múltiples contenedores, lo que facilita la administración y la continuidad operativa.
Eficientes y asequibles, por lo que ofrece la solución perfecta para el almacenamiento y copia de seguridad del entrenamiento de modelos de IA.
Almacenamiento de datos RAW | Servidor de almacenamiento/copia de seguridad para la arquitectura de RAG | |||
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Modelo | TDS-h2489FU TS-h2490FU TS-h1090FU TS-h3077AFU |
TS-h3087XU-RP TS-h2287XU-RP |
TS-h1290FX TS-h1277AFX |
TVS-h1288X TVS-h1688X |
Ventajas | NAS all-flash de montaje en rack y alto rendimiento | NAS de montaje en rack de alta capacidad con almacenamiento híbrido de HDD/SSD | NAS en torre all-flash de alto rendimiento | NAS en torre con HDD de alta capacidad |
Especificaciones clave |
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2 procesadores Intel® Xeon® Silver 4309Y de 8 núcleos y 16 hilos (con potencia de hasta 3,6 GHz), 64 GB de memoria DDR4 ECC RDIMM (8 módulos de 8 GB)
Procesador AMD EPYC™ 7232P/7252 de 8 núcleos y 16 hilos (con potencia de hasta 3,2 GHz), 64 GB de memoria DDR4 ECC RDIMM (8 módulos de 8 GB)
Procesador AMD EPYC™ 7232P/7252 de 8 núcleos y 16 hilos (con potencia de hasta 3,2 GHz), 64 GB de memoria DDR4 ECC RDIMM (8 módulos de 8 GB)
Intel® Xeon® E-2336 de 6 núcleos y 12 hilos a 2,9 GHz (con potencia de hasta 4,8 GHz), 32 GB ECC DDR4 (1 x 32 GB), redundant power supply
Procesador AMD EPYC™ 7232P/7252 de 8 núcleos y 16 hilos (con potencia de hasta 3,2 GHz), 64 GB de memoria DDR4 ECC RDIMM (8 módulos de 8 GB)
Procesador AMD Ryzen™ 5 serie 7000 de 6 núcleos/12 hilos, con ráfagas de hasta 5.1 GHz, 32 GB UDIMM DDR5 (1x 32 GB)
Intel® Xeon® E-2378 de 8 núcleos y 16 hilos (con potencia de hasta 4,8 GHz), 64 GB ECC DDR4 (2 x 32 GB) 64 GB ECC DDR4 (2 x 32 GB) 64 GB ECC DDR4 (2 x 32 GB) 64 GB ECC DDR4 (2 x 32 GB), redundant power supply
Procesador Intel® Xeon® W-1250 de 6 núcleos y 12 hilos (con potencia de hasta 4,7 GHz), 16 GB de memoria DDR4 ECC UDIMM (2 módulos de 8 GB)
Procesador Intel® Xeon® W-1250 de 6 núcleos y 12 hilos (con potencia de hasta 4,7 GHz), 32 GB de memoria DDR4 ECC UDIMM (2 módulos de 16 GB)