AI ne tenê modelên balkêş an jî alîkarên axaftinê ne ku mirovan teqlîd dikin. Li pişt van hemûyan, çiyayekî - carinan okyanûsek - daneyan heye. Û bi rastî, hilanîna wan daneyan? Li wir e ku tişt bi gelemperî tevlihev dibin. Çi hûn li ser boriyên naskirina wêneyan biaxivin an jî modelên zimanî yên mezin perwerde bikin, hewcedariyên hilanîna daneyan ji bo AI dikarin zû ji kontrolê derkevin ger hûn li ser baş nefikirin. Werin em rave bikin ka çima hilanîn ewqas hovane ye, çi vebijark li ser maseyê ne, û hûn çawa dikarin lêçûn, leza û pîvanê bêyî ku bişewitin hevseng bikin.
Gotarên ku hûn dikarin piştî vê yekê bixwînin:
🔗 Zanista daneyan û zekaya sûnî: Pêşeroja înnovasyonê
Lêkolîna ka AI û zanista daneyan çawa nûjeniya nûjen dimeşînin.
🔗 Zekaya şileya sûnî: Pêşeroja AI û daneyên nenavendî
Nirxandinek li ser daneyên AI yên nenavendî û nûbûnên derketî.
🔗 Rêvebiriya daneyan ji bo amûrên AI-ê ku divê hûn lê binêrin
Stratejiyên sereke ji bo baştirkirina hilanîn û karîgeriya daneyên AI-ê.
🔗 Amûrên AI yên çêtirîn ji bo analîstên daneyan: Biryargirtina analîzê baştir bikin
Amûrên AI-ê yên top ku analîzkirina daneyan û biryardanê zêde dikin.
Ji ber vê yekê… Çi dike ku hilanîna daneyên AI sûdmend be? ✅
Ne tenê "terabaytên zêdetir" e. Hilanîna rastîn a dostane ya AI-ê tê wateya bikêrhatîbûn, pêbawerbûn û lezbûna wê ji bo her du karên perwerdehiyê û texmînkirinê.
çend taybetmendiyên ku hêjayî behskirinê ne:
-
Pîvanbarîbûn : Bazdana ji GB bo PB bêyî ji nû ve nivîsandina mîmariya xwe.
-
Performans : Derengiya bilind dê GPU-yan birçî bihêle; ew astengiyan efû nakin.
-
Dubarekirin : Wêneyên demkî, dubarekirin, guhertoykirin - ji ber ku ceribandin têk diçin, û mirov jî têk diçin.
-
Karîgeriya lêçûnê : Asta rast, kêliya rast; wekî din, fatûre mîna vekolîna bacê derdikeve holê.
-
Nêzîkbûna ji bo hesabkirinê : Depoyê li kêleka GPU/TPUyan deyne an jî li astengiya radestkirina daneyan temaşe bike.
Yan na, ew mîna wê yekê ye ku meriv hewl bide Ferrariyekê bi sotemeniya makîneya çîmenbirrînê bixebitîne - ji hêla teknîkî ve ew tevdigere, lê ne ji bo demek dirêj.
Tabloya Berawirdkirinê: Hilbijartinên Hilanînê yên Hevpar ji bo AI
| Cureyê Hilanînê | Baştirîn Lihevhatin | Parka Bazdanê ya Cost | Çima Ew Dixebite (an Naxebite) |
|---|---|---|---|
| Hilanîna Tiştên Ewr | Destpêk û karsaziyên navîn | $$ (guhêrbar) | Nerm, domdar, ji bo golên daneyan bêkêmasî ye; ji xerca derketinê + gihîştina daxwazan haydar bin. |
| NAS-a Li Ser Cih | Rêxistinên mezintir bi tîmên IT-ê re | $$$$ | Derengiya pêşbînîkirî, kontrola tevahî; lêçûnên sermayeyê yên pêşîn + lêçûnên operasyonên berdewam. |
| Ewrê Hîbrîd | Sazkirinên ku li gorî pabendbûnê ne | $$$ | Leza herêmî bi ewrê elastîk re dike yek; orkestrasiyon serêşê zêde dike. |
| Arrayên Hemû-Flash | Lêkolînerên ku bi perf-ê ve mijûl in | $$$$$ | IOPS/derbasbûnek bi awayekî ecêb bilez; lê TCO ne henek e. |
| Sîstemên Pelên Belavkirî | Pêşdebirên AI / komên HPC | $$–$$$ | I/O ya paralel di pîvanek cidî de (Lustre, Spectrum Scale); barê operasyonê rast e. |
Çima Pêdiviyên Daneyên AI Teqîn Zêde Dibin 🚀
AI ne tenê selfieyan kom dike. Ew birçî ye.
-
Setên perwerdeyê : ILSVRC ya ImageNet bi tena serê xwe ~1.2M wêneyên nîşankirî pak dike, û korpusên taybetî yên domainê ji vê pir wêdetir diçin [1].
-
Guhertokirin : Her guhertin - etîket, dabeşkirin, zêdekirin - "rastiyek" din diafirîne.
-
Têketinên weşana zindî : Dîtina zindî, telemetrî, xwarinên sensoran… ew şûşeyek agirkujiyê ya domdar e.
-
Formatên bêrêxistin : Nivîs, vîdyo, deng, tomar - ji tabloyên SQL yên rêkûpêk pir mezintir in.
Ew bufeyek e ku hûn dikarin her tiştî bixwin, û model her gav ji bo şîraniyê vedigere.
Ewr li dijî Cih: Nîqaşa Bêdawî 🌩️🏢
Ewr balkêş xuya dike: hema bêdawî, gerdûnî, bi qasî ku hûn bikar tînin bidin. Heta ku fatûreya we lêçûnên derketinê - û ji nişkê ve lêçûnên hilanîna we ya "erzan" bi lêçûnên hesabkirinê yên reqabetê re hevrik in [2].
Ji aliyekî din ve, cîhaza li cîhê xwe kontrol û performansa pir baş peyda dike, lê hûn di heman demê de ji bo alavên elektronîkî, hêz, sarkirinê û mirovên ku li refan dinêrin jî pere didin.
Piraniya tîman di navbêna tevlihev de bi cih dibin: hîbrîd . Daneyên germ, hesas û bi rêjeya bilind nêzîkî GPU-yan bihêlin, û yên mayî di astên ewr de arşîv bikin.
Mesrefên Depokirinê yên ku Zêde Dibin 💸
Kapasîte tenê tebeqeya rûvî ye. Mesrefên veşartî kom dibin:
-
Tevgera daneyan : Kopiyên di navbera herêman de, veguhastinên di navbera ewran de, heta derketina bikarhêneran [2].
-
Dubarekirin : Şopandina 3-2-1 (sê kopî, du medya, yek li derveyî malperê) cîh dixwe lê rojê xilas dike [3].
-
Hêz & sarkirin : Ger ew rakiya te be, pirsgirêka germahiya te ye.
-
Bandorên Latency : Astên erzantir bi gelemperî tê wateya leza sererastkirina qeşayî.
Ewlehî û Pabendbûn: Peymanşikên Bêdeng 🔒
Rêzikname dikarin bi rastî diyar bikin ka byte li ku derê dimînin. Li gorî GDPR ya Keyaniya Yekbûyî , veguheztina daneyên kesane ji Keyaniya Yekbûyî rêyên veguhastinê yên qanûnî (SCC, IDTA, an qaîdeyên têrkeriyê) hewce dike. Werger: sêwirana hilanîna we divê erdnîgariyê "bizanibe" [5].
Xalên bingehîn ji bo pijandinê ji roja yekem ve:
-
Şîfrekirin - hem bêhnvedan û hem jî rêwîtî.
-
Gihîştina herî kêm-îmtiyaz + şopên denetimê.
-
Parastinên wekî neguherbarî an kilîtkirina tiştan jê bibin.
Astengiyên Performansê: Latency Kujerê Bêdeng e ⚡
GPUyan ji li bendêbûnê hez nakin. Ger hilanîn dereng bimîne, ew germkerên bilind in. Amûrên wekî NVIDIA GPUDirect Storage navbeynkarê CPU-yê qut dikin, daneyan rasterast ji NVMe vediguhezînin bîra GPU-yê - tam ew e ku perwerdehiya mezin-komî dixwaze [4].
Çareserkirinên hevpar:
-
NVMe hemî-flash ji bo perçeyên perwerdehiya germ.
-
Sîstemên pelan ên paralel (Lustre, Spectrum Scale) ji bo rêjeya veguhastinê ya pir-girêk.
-
Barkerên asynchronîk bi sharding + prefetch re da ku GPU-yan nexebitin.
Gavên Pratîkî ji bo Rêvebirina Depoya AI 🛠️
-
Astakirin : Parçeyên germ li ser NVMe/SSD; setên kevin di astên objekt an sar de arşîv bikin.
-
Dedup + delta : Xetên bingehîn carekê hilîne, tenê cudahî + manîfestoyan bihêle.
-
Rêgezên çerxa jiyanê : Derketinên kevin ên otomatîkî û qedandî [2].
-
Berxwedana 3-2-1 : Her tim gelek kopiyan, li ser medyayên cûda, û yek ji wan veqetandî bihêlin [3].
-
Amûr : Derbasbûna şopê, derengmayînên p95/p99, xwendinên têkçûyî, derketina ji ber barê kar.
Dozek Bilez (Çêkirî lê Tîpîk) 📚
Tîmeke vîzyonê bi nêzîkî 20 TB di depoya objeyên ewr de dest pê dike. Paşê, ew dest bi klonkirina setên daneyan li seranserê herêman ji bo ceribandinan dikin. Mesrefên wan zêde dibin - ne ji depoyê bixwe, lê ji trafîka derketinê . Ew perçeyên germ diguhezînin NVMe-yê nêzîkî koma GPU-yê, kopiyek kanonîk di depoya objeyan de dihêlin (bi qaîdeyên çerxa jiyanê), û tenê nimûneyên ku ew hewce ne pin dikin. Encam: GPU mijûltir in, fatûre erzantir in, û paqijiya daneyan çêtir dibe.
Plansaziya Kapasîteyê ya Paş-Zarfê 🧮
Formulayek nizm ji bo texmînkirinê:
Kapasîte ≈ (Daneyên Xav) × (Faktorê Dubarekirinê) + (Daneyên Pêş-Pêvajoyî / Zêdekirî) + (Xalên Kontrolê + Têketin) + (Marja Ewlehiyê ~%15–30)
Paşan, divê hûn wê li hember rêjeya derbasbûnê kontrol bikin. Ger barkerên her-node hewceyê ~2–4 GB/s domdar bin, hûn ji bo rêyên germ li NVMe an FS-ya paralel dinêrin, û hilanîna tiştan wekî rastiya bingehîn.
Ne Tenê Li Ser Fezayê ye 📊
Dema ku mirov dibêjin pêdiviyên hilanîna AI , ew terabayt an petabayt xeyal dikin. Lê hîleya rastîn hevsengî ye: lêçûn li hember performansê, nermbûn li hember pabendbûnê, nûjenî li hember îstîqrarê. Daneyên AI di demek nêzîk de kêm nabin. Tîmên ku hilanînê zû di sêwirana modelê de vedihewînin, ji xeniqîna di zozanên daneyan de dûr dikevin - û ew di dawiyê de zûtir perwerde dibin jî.
Referans
[1] Russakovsky û yên din. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (IJCV) — pîvana daneyan û pirsgirêk. Girêdan
[2] AWS — Buha û lêçûnên Amazon S3 (veguhestina daneyan, derketin, astên çerxa jiyanê). Girêdan
[3] CISA — şîreta qaîdeya hilanînê ya 3-2-1. Girêdan
[4] NVIDIA Docs — Pêşdîtina hilanîna GPUDirect. Girêdan
[5] ICO — Rêgezên GDPR yên Keyaniya Yekbûyî li ser veguhastina daneyên navneteweyî. Girêdan