آموزش ذخیره‌سازی و پردازش مقیاس‌پذیر داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی - آخرین آپدیت

مقدمه Introduction

• پیش‌نیازها Prerequisites

• راهکارهای مقیاس‌پذیر برای ذخیره‌سازی و پردازش Scalable solutions for storage and processing

1. انواع داده‌ها و نیازمندی‌های ذخیره‌سازی 1. Types of Data and Storage Requirements

• درک داده‌های ساختاریافته Understanding structured data

• درک داده‌های بدون ساختار Understanding unstructured data

• درک داده‌های نیمه‌ساختاریافته Understanding semistructured data

• انواع داده‌ها: ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و بدون ساختار Types of data: Structured, semistructured, and unstructured

2. ذخیره‌سازی داده‌ها در خط لوله هوش مصنوعی 2. Data Storage in the AI Pipeline

• ملاحظات ذخیره‌سازی در هوش مصنوعی AI storage considerations

• ذخیره‌سازی داده‌ها در گردش کار هوش مصنوعی Data storage in the AI workflow

• ذخیره‌سازی ابری در گوگل کلاود Cloud storage on Google Cloud

• ذخیره‌سازی شیء-گرا با Amazon S3 Object storage with Amazon S3

• ذخیره‌سازی Blob در Azure Blob storage on Azure

• بهترین روش‌های ذخیره‌سازی برای هوش مصنوعی AI storage best practices

• نیازمندی‌های ذخیره‌سازی در خط لوله هوش مصنوعی Storage requirements in the AI pipeline

3. پایگاه‌های داده برداری و RAGها 3. Vector Databases and RAGs

• جستجوی معنایی با Pinecone Semantic search with Pinecone

• تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) Retrieval-augmented generation

• پایگاه‌های داده برداری و Embeddingها Vector databases and embeddings

4. حجم کاری و پردازش هوش مصنوعی 4. AI Workloads and Processing

• حجم کاری هوش مصنوعی در فضای ابری AI workloads on the cloud

• انواع حجم کاری هوش مصنوعی Types of AI workloads

• بهترین روش‌ها برای بهینه‌سازی حجم کاری هوش مصنوعی Best practices to optimize AI workloads

جمع‌بندی Conclusion

• خلاصه و گام‌های بعدی Summary and next steps