Əksər insanlar "süni intellekt"i eşidəndə neyron şəbəkələrini, dəbdəbəli alqoritmləri və ya bəlkə də bir qədər qəribə humanoid robotları təsəvvür edirlər. Nadir hallarda ilkin olaraq qeyd olunan şey budur: Süni intellekt yaddaşı hesabladığı qədər acgözlüklə yeyir . Və hər hansı bir yaddaş obyekti yaddaşı arxa planda sakitcə oturub ehtiyac duyduqları məlumatları modelləşdirmək kimi qeyri-adi, lakin tamamilə vacib bir işi görmür.
Gəlin obyektlərin saxlanmasını süni intellekt üçün bu qədər vacib edən amilləri, onun saxlama sistemlərinin "köhnə qoruyucusundan" nə ilə fərqləndiyini və niyə miqyaslanma və performans üçün əsas amillərdən biri olduğunu təhlil edək.
Bundan sonra oxumaq istəyə biləcəyiniz məqalələr:
🔗 Biznes üçün genişmiqyaslı generativ süni intellektdən istifadə etmək üçün hansı texnologiyalar mövcud olmalıdır
Generativ süni intellektdən effektiv şəkildə istifadə etmək üçün biznesin ehtiyac duyduğu əsas texnologiyalar.
🔗 Baxmalı olduğunuz süni intellekt alətləri üçün məlumatların idarə edilməsi
Süni intellekt performansını optimallaşdırmaq üçün məlumatların işlənməsi üçün ən yaxşı təcrübələr.
🔗 Süni intellektin biznes strategiyasına təsiri
Süni intellekt biznes strategiyalarına və uzunmüddətli qərar qəbuletmə prosesinə necə təsir edir.
Süni intellekt üçün obyekt saxlama funksiyasını aktivləşdirən nədir? 🌟
Əsas fikir: obyekt yaddaşı qovluqlar və ya sərt blok düzülüşləri ilə bağlı problem yaratmır. O, məlumatları hər biri metaməlumatlarla etiketlənmiş "obyektlərə" bölür. Bu metaməlumatlar sistem səviyyəli məlumatlar (ölçü, zaman damğaları, yaddaş sinfi) və istifadəçi tərəfindən təyin olunmuş açar:dəyər etiketləri [1] ola bilər. Bunu, nə olduğunu, necə yaradıldığını və boru kəmərinizdə harada yerləşdiyini sizə dəqiq göstərən yapışqan qeydlər yığını daşıyan hər bir fayl kimi düşünün.
Süni intellekt qrupları üçün bu rahatlıq oyunu dəyişdirən amildir:
-
Miqren olmadan miqyas - Məlumat gölləri petabaytlara qədər uzanır və obyekt saxlama yerləri bunu asanlıqla idarə edir. Onlar demək olar ki, limitsiz böyümə və çoxlu AZ davamlılığı üçün hazırlanmışdır (Amazon S3 standart olaraq "11 doqquz" və çarpaz zona replikasiyası ilə öyünür) [2].
-
Metadata zənginliyi - Daha sürətli axtarışlar, daha təmiz filtrlər və daha ağıllı boru kəmərləri, çünki hər bir obyektlə birlikdə kontekst də mövcuddur [1].
-
Buludda yerləşən - Məlumatlar HTTP(S) üzərindən daxil olur, bu da o deməkdir ki, siz çəkmələri paralelləşdirə və paylanmış təlimi davam etdirə bilərsiniz.
-
Dözümlülük - Günlərlə məşq edərkən, zədələnmiş qəlpə öldürmə epoxası 12 riskini götürə bilməzsiniz. Obyekt saxlama dizaynla bundan qaçınır [2].
Əslində, bu, dibsiz bir bel çantasıdır: bəlkə də içərisi dağınıqdır, amma əlini uzadanda hər şeyi geri almaq mümkündür.
Süni intellekt obyektlərinin saxlanması üçün sürətli müqayisə cədvəli 🗂️
| Alət / Xidmət | (Tamaşaçılar üçün) Ən Yaxşısı | Qiymət Aralığı | Niyə İşləyir (Kənarlarda Qeydlər) |
|---|---|---|---|
| Amazon S3 | Müəssisələr + Bulud birinci komandaları | İstifadəyə uyğun ödəniş | Son dərəcə davamlı, regional cəhətdən davamlıdır [2] |
| Google Bulud Yaddaşı | Data alimləri və ML tərtibatçıları | Çevik pillələr | Güclü ML inteqrasiyaları, tamamilə bulud texnologiyasına əsaslanır |
| Azure Blob Yaddaşı | Microsoft-un əsas mağazalar | Çoxmərtəbəli (isti/soyuq) | Azure-un məlumatları + ML alətləri ilə problemsiz |
| Minimum | Açıq mənbəli / DIY quraşdırmaları | Pulsuz/öz-özünə ev sahibi | S3 ilə uyğun, yüngül, istənilən yerə yerləşdirin 🚀 |
| Vasabi İsti Buludu | Qiymətə həssas təşkilatlar | Sabit dərəcəli aşağı dollar | Çıxış və ya API sorğusu haqqı yoxdur (hər siyasət üçün) [3] |
| IBM Bulud Obyekt Yaddaşı | Böyük müəssisələr | Dəyişir | Güclü müəssisə təhlükəsizlik seçimləri olan yetkin yığın |
Qiymətləri həmişə real həyatda istifadənizə, xüsusən də çıxış, sorğu həcmi və yaddaş sinifinin qarışığına uyğun olaraq yoxlayın.
Niyə Süni İntellekt Təlimi Obyekt Saxlamağı Sevir 🧠
Təlim "bir ovuc fayl" deyil. Bu, paralel olaraq milyonlarla qeydin parçalanmasıdır. İyerarxik fayl sistemləri ağır paralellik altında çətinlik çəkir. Obyekt saxlama sistemi düz ad boşluqları və təmiz API-lərlə bundan yayınır. Hər bir obyektin unikal açarı var; işçilər paralel olaraq işləyir və yükləyirlər. Parçalanmış məlumat dəstləri + paralel giriş/çıxış = GPU-lar gözləmək əvəzinə məşğul qalırlar.
Xəndəklərdən məsləhət: qaynar hissəcikləri hesablama klasterinin yaxınlığında (eyni bölgə və ya zona) saxlayın və SSD-də aqressiv şəkildə keşləyin. GPU-lara birbaşa ötürülmə lazımdırsa, NVIDIA GPUDirect Storage-a baxmağa dəyər - o, CPU-nun sıçrayış buferlərini azaldır, gecikməni azaldır və birbaşa sürətləndiricilərə bant genişliyini artırır [4].
Metadata: Qiymətləndirilməmiş Super Güc 🪄
Obyekt yaddaşının daha az nəzərə çarpan şəkildə parladığı yer budur. Yükləmə zamanı xüsusi metaməlumatlar (məsələn, x-amz-meta-… ). Məsələn, görmə məlumat dəsti şəkilləri lighting=low və ya blur=high xam faylları yenidən skan etmədən filtrləməsinə, balanslaşdırmasına və ya təbəqələşməsinə imkan verir [1].
versiyalaşdırma var . Bir çox obyekt mağazaları, təkrarlana bilən təcrübələr və ya geri qaytarılma tələb edən idarəetmə siyasətləri üçün bir obyektin birdən çox versiyasını yan-yana saxlayır [5].
Obyekt vs Blok vs Fayl Yaddaşı ⚔️
-
Blok Saxlama : Əməliyyat verilənlər bazaları üçün əladır - sürətli və dəqiqdir - lakin petabayt miqyaslı strukturlaşdırılmamış məlumatlar üçün çox bahadır.
-
Fayl Yaddaşı : Tanışdır, POSIX üçün uyğundur, lakin kataloqlar çox paralel yüklənmələr altında boğulur.
-
Obyekt Yaddaşı : Miqyas, paralellik və metaməlumatlara əsaslanan giriş üçün sıfırdan hazırlanmışdır [1].
Əgər yöndəmsiz bir metafora istəyirsinizsə: blok yaddaşı fayl şkafı, fayl yaddaşı masaüstü qovluğu, obyekt yaddaşı isə... onu istifadəyə yararlı hala gətirən yapışqan qeydləri olan dibsiz bir çuxurdur.
Hibrid süni intellekt iş axınları 🔀
Həmişə yalnız buludla bağlı deyil. Ümumi qarışıq belə görünür:
-
Həssas və ya tənzimlənən məlumatlar üçün yerli obyekt saxlama
-
Partlayışlı iş yükləri, təcrübələr və ya əməkdaşlıq üçün bulud obyekt yaddaşı
Bu tarazlıq xərc, uyğunluq və çeviklik kimi amillərə təsir göstərir. Komandaların müvəqqəti GPU klasterini işə salmaq üçün terabaytları S3 vedrəsinə bir gecədə necə atdıqlarını və sonra sprint bitdikdə hamısını nüvə silahı ilə işə saldıqlarını görmüşəm. Daha dar büdcələr üçün Wasabi-nin sabit dərəcəli/çıxışsız modeli [3] həyatı proqnozlaşdırmağı asanlaşdırır.
Heç kimin öyünmədiyi hissə 😅
Reallıq yoxlaması: qüsursuz deyil.
-
Gecikmə - Hesablama və yaddaşı bir-birindən çox uzaqlaşdırsanız, GPU-larınız sürünür. GDS kömək edir, amma memarlıq yenə də vacibdir [4].
-
Xərc sürprizləri - Çıxış və API sorğusu haqları insanlara gizlicə təsir edir. Bəzi provayderlər onlardan imtina edirlər (Wasabi edir; digərləri etmir) [3].
-
Metaməlumatların miqyaslı xaosu - Etiketlərdə və versiyalarda "həqiqəti" kim müəyyən edir? Sizə müqavilələr, siyasətlər və bir az idarəetmə gücü lazım olacaq [5].
Əşyaların saxlanması infrastruktur santexnikasıdır: vacibdir, amma cazibədar deyil.
Hara gedir 🚀
-
SQL kimi sorğu təbəqələri vasitəsilə məlumatları avtomatik etiketləyən və ifşa edən daha ağıllı, süni intellektdən xəbərdar yaddaş
-
GPU-ların giriş/çıxış çatışmazlığının qarşısını almaq üçün daha yaxın aparat inteqrasiyası
-
Şəffaf, proqnozlaşdırıla bilən qiymətlər (sadələşdirilmiş modellər, çıxış haqlarından imtina) [3].
İnsanlar süni intellektin gələcəyi kimi hesablamadan da danışırlar. Bəs realistcəsinə baxsaq, problem büdcəni israf etmədən məlumatları modellərə tez bir zamanda daxil etməkdədir . Buna görə də obyekt yaddaşının rolu yalnız artır.
Xülasə 📝
Obyekt yaddaşı dəbdəbəli deyil, amma təməldir. Ölçülənə bilən, metaməlumatlara əsaslanan və davamlı yaddaş olmadan böyük modellər hazırlamaq, sandaletdə marafon qaçışı kimi hiss olunur.
Bəli, qrafik prosessorlar, çərçivələr də vacibdir. Amma süni intellektlə ciddi məşğul olursunuzsa, məlumatlarınızın harada yerləşdiyini nəzərə almayın . Çox güman ki, obyekt yaddaşı artıq bütün əməliyyatı sakitcə dayandırır.
İstinadlar
[1] AWS S3 – Obyekt metaməlumatları - sistem və xüsusi metaməlumatlar
https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/UsingMetadata.html
[2] AWS S3 – Saxlama sinifləri - davamlılıq (“11 doqquz”) + möhkəmlik
https://aws.amazon.com/s3/storage-classes/
[3] Wasabi Hot Cloud – Qiymətləndirmə - sabit qiymət, çıxış/API haqqı yoxdur
https://wasabi.com/pricing
[4] NVIDIA GPUDirect Yaddaş – Sənədlər - GPU-lara DMA yolları
https://docs.nvidia.com/gpudirect-storage/
[5] AWS S3 – Versiyalaşdırma - idarəetmə/təkrar istehsal üçün birdən çox versiya
https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Versioning.html