Dữ liệu Tốt nhất trong lĩnh vực 1 cái Lưu trữ Công cụ AI

Một nhóm thị giác máy tính phát triển hệ thống lái xe tự hành cần quản lý một bộ dữ liệu 500TB gồm các cảnh quay lái xe đã được chú thích. Họ sử dụng nền tảng Lưu trữ AI để phiên bản hóa từng lô dữ liệu và chú thích mới. Điều này đảm bảo rằng mỗi lần chạy huấn luyện mô hình đều được gắn với một phiên bản cụ thể, bất biến của bộ dữ liệu, giúp các thử nghiệm hoàn toàn có thể tái tạo. Khả năng truy cập thông lượng cao của nền tảng cho phép nhiều cụm huấn luyện GPU đọc dữ liệu song song, giảm thời gian huấn luyện hơn 40%.

Một nhóm MLOps tại một tổ chức tài chính chịu trách nhiệm triển khai và giám sát các mô hình rủi ro tín dụng. Họ sử dụng giải pháp Lưu trữ AI làm sổ đăng ký mô hình trung tâm. Mỗi mô hình được huấn luyện, cùng với trọng số, mã và các chỉ số hiệu suất của nó, được lưu trữ dưới dạng một tạo tác đã được phiên bản hóa. Điều này tạo ra một dấu vết kiểm toán hoàn chỉnh, đơn giản hóa việc kiểm tra tuân thủ quy định. Khi hiệu suất của một mô hình suy giảm, nhóm có thể ngay lập tức quay trở lại phiên bản ổn định trước đó bằng một lệnh duy nhất, đảm bảo tính liên tục của hoạt động kinh doanh.

Một nền tảng thương mại điện tử nhằm mục đích cung cấp các đề xuất sản phẩm theo thời gian thực. Các kỹ sư dữ liệu sử dụng hệ thống Lưu trữ AI để xây dựng một kho đặc trưng (feature store). Nó thu thập dữ liệu hành vi của người dùng, tính toán các đặc trưng như 'danh_mục_xem_lần_cuối' hoặc 'tần_suất_mua_hàng' gần như trong thời gian thực và lưu trữ chúng. Hệ thống lưu trữ được tối ưu hóa cho việc đọc có độ trễ thấp, cho phép công cụ đề xuất truy xuất véc-tơ đặc trưng của người dùng trong vài mili giây để phục vụ nội dung được cá nhân hóa khi họ duyệt trang web.

Một công ty SaaS đang triển khai tính năng tìm kiếm ngữ nghĩa trong cơ sở kiến thức của họ. Họ tạo ra các nhúng véc-tơ (vector embeddings) cho hàng triệu tài liệu. Một giải pháp Lưu trữ AI, cụ thể là cơ sở dữ liệu véc-tơ, được sử dụng để lưu trữ và lập chỉ mục các véc-tơ chiều cao này. Khi người dùng nhập một truy vấn, nó được chuyển đổi thành một véc-tơ và cơ sở dữ liệu thực hiện tìm kiếm tương đồng hiệu quả để tìm các tài liệu liên quan nhất trong vòng chưa đầy 50 mili giây, mang lại trải nghiệm tìm kiếm vượt trội hơn nhiều so với việc khớp từ khóa truyền thống.

Một viện nghiên cứu gen tạo ra hàng petabyte dữ liệu giải trình tự DNA hàng năm. Họ yêu cầu một giải pháp lưu trữ vừa hiệu quả về chi phí cho việc lưu trữ dài hạn, vừa đủ hiệu suất cho các nhóm nghiên cứu phân tích định kỳ. Họ áp dụng một hệ thống lưu trữ AI phân tầng tự động di chuyển dữ liệu cũ hơn, ít được truy cập hơn sang các tầng lưu trữ lưu trữ rẻ hơn trong khi giữ dữ liệu dự án đang hoạt động trên các tầng hiệu suất cao. Cách tiếp cận kết hợp này cân bằng giữa chi phí và khả năng truy cập, cho phép bảo quản dữ liệu lâu dài và khám phá khoa học trong tương lai.

Một nhóm các nhà nghiên cứu phân tán đang tinh chỉnh một mô hình ngôn ngữ lớn. Họ sử dụng một nền tảng lưu trữ AI tập trung để lưu trữ các điểm kiểm tra (checkpoint) của mô hình, mỗi điểm có thể lên tới vài trăm gigabyte. Tính năng phiên bản hóa của nền tảng cho phép họ theo dõi các thử nghiệm và dễ dàng hoàn nguyên về các điểm kiểm tra trước đó nếu một lần chạy tinh chỉnh không thành công. Các tính năng kiểm soát truy cập của nó đảm bảo rằng chỉ các thành viên được ủy quyền trong nhóm mới có thể truy cập hoặc sửa đổi dữ liệu mô hình nhạy cảm, tạo điều kiện cho sự hợp tác an toàn giữa các địa điểm địa lý khác nhau.