Auf die Plätze, fertig, trainieren: 3 Schritte zur Vorbereitung Ihrer Daten und Infrastruktur für KI

Von der Teamzusammenstellung bis zur Infrastrukturwahl: So schaffen Sie die Grundlage für ein effizientes und sicheres KI-Training.

Dieser Artikel ist der zweite Teil unserer zweiteiligen Serie über die Entwicklung intelligenterer, geschäftstauglicher KI.
In Teil 1, Wir konzentrierten uns auf die Bedeutung und die Vorteile von KI-Modelle mit Ihren eigenen Daten trainieren. Dieser Artikel konzentriert sich auf praktische Schritte, die vor dem Modelltraining zu unternehmen sind.  

Um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen, ist es entscheidend, Modelle so zu trainieren, dass sie den Datenbedürfnissen Ihres Unternehmens entsprechen. Doch das Training maßgeschneiderter KI kann eine Herausforderung sein. Angesichts der vielen verschiedenen Modelltypen, der Budgetbeschränkungen und des erforderlichen Einrichtungsaufwands verzögern viele Organisationen die Implementierung domänenspezifischer KI oder verlassen sich einfach auf Modelle mit allgemeinem Basiswissen. Dadurch entgehen ihnen jedoch viele potenzielle Vorteile von KI, wie beispielsweise technische Chatbots, die mit Produktdaten trainiert wurden, oder maßgeschneiderte Finanzrisikomodelle.  

Die Alternative, direkt mit Schulungen zu beginnen, mag verlockend sein, insbesondere wenn Ihr Unternehmen über große Mengen optimierbarer Daten verfügt oder mit komplexen Vorschriften arbeitet, die KI vereinfachen kann. Allerdings kann es ein schwerwiegender Fehler sein, Schulungen zu überstürzen, bevor die Unternehmensdaten, die Infrastruktur und die Ziele aufeinander abgestimmt sind. Dies führt zu ineffizienten Arbeitsabläufen, fehlerhaften Informationen und ungenutzter wertvoller Zeit. Bevor Sie handeln, ist ein Plan unerlässlich.  

Hier ist, was Sie beachten sollten, bevor Sie auf “Zug” klicken.

Schritt 1: Teams und Ziele aufeinander abstimmen

Es ist entscheidend, alle Beteiligten in Ihre KI-Schulungsinitiative einzubinden, um die konkreten KI-Ziele für Ihr Unternehmen festzulegen. Beziehen Sie Mitarbeiter aus den Bereichen Anwendungsentwicklung, Data Science, IT-Infrastruktur und -Betrieb, Compliance sowie die Geschäftsleitung mit ein. Jede Abteilung hat wahrscheinlich spezifische Bedürfnisse und Erwartungen hinsichtlich des KI-Einsatzes. Durch ein Treffen aller Beteiligten und die gemeinsame Festlegung des weiteren Vorgehens wird sichergestellt, dass kein Detail unberücksichtigt bleibt.   

Es kann schwierig sein, sich mit Ihrem Team auf gemeinsame Ziele zu einigen, insbesondere wenn die Beteiligten aus verschiedenen Regionen kommen, unterschiedliche Interessen verfolgen oder über verschiedene technische Hintergründe verfügen. Um einen Konsens zu erzielen, stellen Sie konkrete und umsetzbare Fragen, um die Bedürfnisse und Hindernisse jedes Einzelnen zu ermitteln: Was soll KI für Ihre Abteilung oder Ihre Anwendung leisten? Auf welche Prozesse möchten Sie sie anwenden? Welche Herausforderungen erwarten Sie in diesem Projekt?  

Wichtig sind auch Fragen zum genauen Umfang des Projekts: Optimieren Sie die Modellparameter oder fügen Sie lediglich Referenzen hinzu? Relevante externe Daten zur Verbesserung eines bestehenden Fundamentmodells? Legen Sie Wert auf die Genauigkeit der Schlussfolgerungen oder auf die operative Automatisierung? Wie werden Sie die Modellleistung validieren?  

Entwickeln Sie anschließend Prozesse für fortlaufende Schulungen und kontinuierliche Verbesserungen, die mit dem Wachstum Ihres Unternehmens Schritt halten. Wie häufig wird beispielsweise das Modell aktualisiert? Wer ist für die Aktualisierungen verantwortlich? Die Erstellung neuer Arbeitsabläufe kann zwar eine Herausforderung sein, doch die frühzeitige Zuweisung von Verantwortlichkeiten optimiert die Effizienz. Darüber hinaus stellt die Erstellung und Aktualisierung einer umfassenden Dokumentation des Prozesses und der vereinbarten Ziele sicher, dass alle Beteiligten eine zentrale Informationsquelle als Referenz haben.   

Berücksichtigen Sie bewährte Verfahren für Sicherheit und Governance, einschließlich Notfallplänen, und entwickeln Sie von Anfang an verantwortungsvolle KI-Frameworks. Wie werden Sie Verzerrungen bewerten und minimieren? Wie gewährleisten Sie Transparenz und Nachvollziehbarkeit? Jeder dieser Prüfpunkte ist entscheidend für Situationen, die nach der Implementierung Ihres KI-Modells auftreten können. Daher ist es wichtig, dass alle Teammitglieder die Pläne und Frameworks verstehen und dazu beitragen, dass die Ergebnisse den Erwartungen des Unternehmens entsprechen.  

Schritt 2: Bringen Sie Ordnung in Ihre Datenverwaltung.

Sammeln Sie alle notwendigen Daten 

Nachdem sich Ihr Team auf die Ziele geeinigt hat, gilt es nun, die passenden Datenquellen zu identifizieren. Dazu benötigen Sie eine Dateninventur, in der Sie alle Informationsquellen im gesamten Unternehmen erfassen. Dazu gehören beispielsweise Kundenprotokolle, interne Dokumentationen, Support-Tickets, Finanzdaten usw. Um die richtigen Datenquellen zu bestimmen, berücksichtigen Sie die im vorherigen Schritt definierten Ziele. Welchen Hauptzweck hat Ihr Team für das KI-Modell festgelegt? Welche Fragen soll es beantworten? Wem soll es dienen? Wenn Ihr Modell intern eingesetzt wird, sammeln Sie alle internen Dokumente und Support-Tickets, die zum Trainieren benötigt werden. Soll Ihr Modell technische Fragen beantworten, erfassen Sie Produktdatenblätter, Website-Daten oder Verkaufsinformationen. Das Hauptziel ist die Verwendung von Daten, die die tatsächlichen Abläufe in Ihrem Unternehmen präzise abbilden.  

Datenqualität beurteilen 

Datenerfassung ist jedoch nicht so einfach, wie alles in einem Data Warehouse zu speichern. Proprietäre Datensätze sind oft unübersichtlich, isoliert oder abteilungsübergreifend inkonsistent, und Ihr Modell ist nur so gut wie die Informationen, mit denen es gespeist wird. Sie müssen die Datenqualität hinsichtlich Genauigkeit, Vollständigkeit und Relevanz bewerten. Genauigkeit bedeutet, ob die Daten korrekt sind, z. B. ob die Werte wahr sind oder die Bezeichnungen in allen Datensätzen konsistent sind. Vollständigkeit bedeutet, dass keine Felder fehlen und alle notwendigen Variablen ausreichend abgedeckt sind, damit Ihr Modell nicht in die Irre geführt wird. Relevanz bezieht sich darauf, wie nützlich die Daten für die Lösung des Hauptproblems sind. Sind sie nützlich und im richtigen Kontext? Alle drei Säulen der Datenqualität sind erforderlich, um die optimale Leistung Ihres Modells zu gewährleisten. 

Saubere Daten 

Um die Fallstricke ungenauer, unvollständiger oder irrelevanter Daten zu vermeiden, sollten Sie vor der Konsolidierung Datenformate standardisieren (z. B. CSV, SQL oder DataFrame) und Governance-Richtlinien implementieren, die festlegen, welche Daten verwendet werden dürfen und welche nicht. Richtig umgesetzt, geht es bei der Erfassung firmeneigener Daten weniger um die Menge als vielmehr um die Kuratierung – die Auswahl der richtigen Daten, deren Bereinigung und die Sicherstellung, dass sie die Realität des Unternehmens widerspiegeln. Diese Grundlage verwandelt ein Standardmodell in ein System, das differenzierte, unternehmensweite Erkenntnisse liefert. 

Die Datenbereinigung umfasst Aufgaben wie das Identifizieren und Ergänzen fehlender Werte, das Entfernen von Duplikaten, die Standardisierung von Zeitformaten und numerischen Werten, das Beheben von Inkonsistenzen und Fehlern sowie das Erkennen und Behandeln von Ausreißern. Datenwissenschaftler, Ingenieure und Analysten führen diese Arbeiten typischerweise mithilfe von benutzerdefinierten Skripten, bestehenden Datenpipelines mit Frameworks, Datenaufbereitungsplattformen oder integrierten KI/ML-Tools durch.   

Sicherstellung der Daten-Governance 

Zur Datenbereinigung gehört auch der Umgang mit sensiblen Daten durch die Stärkung von Daten-Governance und Datenschutzprotokollen, insbesondere in regulierten Branchen. Dies umfasst die Festlegung der Eigentumsrechte an jedem Datensatz, die Optimierung der Zugriffskontrollen und die Nachverfolgung von Datenquellen sowie die Bestätigung und Klärung etwaiger Aufbewahrungsrichtlinien. Je nach Branche sind außerdem die Anonymisierung von Daten und die Überprüfung der Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen unerlässlich.  

Daten in verschiedene Mengen aufteilen 

Um ein KI-Modell fair zu trainieren und zu evaluieren, wird der bereinigte Datensatz in drei Gruppen unterteilt:  

• • • Trainingsset – Typischerweise 70% oder 80% der verfügbaren Daten, die zum Trainieren des Modells verwendet werden.
    • Validierungssatz – Etwa 10–15% der Daten, die während des Trainings zur Optimierung der Hyperparameter verwendet wurden
    • Testset – Die verbleibenden 10–15%, die zurückgehalten werden, um die Leistungsfähigkeit des Modells anhand unbekannter Daten zu bewerten.

Durch das Aufteilen und Verwenden Ihrer Daten auf diese Weise wird ein “Leck” vermieden, bei dem sich Ihr Modell einfach die Trainingsdaten einprägt, anstatt zu lernen, zu generalisieren.  

Schritt 3: Die richtige Infrastruktur auswählen

Das Training von KI-Modellen erfordert Frameworks und Rechenleistung, die mithalten können. Heutzutage stehen Ihnen zahlreiche Optionen zur Verfügung. GPU-basierte Infrastrukturen sind aufgrund ihrer parallelen Rechenleistung, die die gleichzeitige Ausführung Tausender Operationen ermöglicht, in der Regel die beliebteste Wahl. Das größte Problem, insbesondere für kleine und mittlere Unternehmen mit begrenzten Budgets, besteht jedoch darin, dass GPUs zwar ideal für die rechenintensiven Operationen des KI-Trainings geeignet sind, aber auch sehr teuer, insbesondere bei großem Umfang.  

Bei der Betrachtung KI-Trainingsinfrastruktur, Sie haben auch verschiedene Optionen, und Ihre Entscheidung wird wahrscheinlich von Ihren KI-Zielen, den Kosten, dem Bedarf an Datenschutz und bestehenden Rahmenbedingungen abhängen.  

Vor-Ort-Schulung  

Das Training von KI-Modellen vor Ort gewährleistet die volle Kontrolle über Ihre Daten und Benutzerzugriffe und beugt so potenziellen Datenschutzverletzungen vor. Angesichts immer strengerer staatlicher und branchenspezifischer Vorschriften sowie sich weiterentwickelnder Richtlinien zur Datensouveränität ist das Training vor Ort ein großer Vorteil.  

Allerdings gibt es auch Nachteile, und der größte ist der Preis. Selbst wenn Sie bereits über eine gewisse Infrastruktur verfügen, müssen Sie nicht nur die Anzahl der benötigten GPU-Cluster berücksichtigen, sondern auch alle erforderlichen Kühlsysteme, Backup-Systeme, Wartungskosten und Speicher mit hoher Kapazität.   

Cloud-Plattformen  

Cloud-GPU-Instanzen ermöglichen es Ihnen, die logistischen Komplikationen des On-Premises-Trainings zu vermeiden. Die Anmietung von Cloud-GPUs bietet deutlich geringere Vorabkosten (da Sie nicht die gesamte Hardware kaufen müssen), ermöglicht Ihnen die Nutzung der neuesten Funktionen und Möglichkeiten Ihres Cloud-Anbieters und befreit Sie von den Sorgen um die Infrastrukturverwaltung. Mit dieser Option können Sie sich auf Ihre Arbeit und die Erreichung Ihrer KI-Ziele konzentrieren, anstatt sich mit administrativen oder IT-Fragen auseinanderzusetzen. 

Langfristig gesehen ist das Training von KI in der Cloud jedoch nicht wirklich günstiger. Sie benötigen weiterhin die gleiche Anzahl an GPUs, auch wenn diese an einem anderen Standort stehen. Dadurch entstehen monatliche Arbeitslasten und Mietkosten, die sich schnell summieren können. Benötigen Sie ein KI-Modell mit langer Laufzeit und wiederholtem Training, können die Mietkosten für GPUs Ihr Budget sogar sprengen und letztendlich die Kosten einer Investition in eine eigene Infrastruktur übersteigen.  

Darüber hinaus kann Ihr Zugriff auf GPU-Instanzen in der öffentlichen Cloud je nach Nachfrage schwanken. Die benötigten GPU-Typen sind möglicherweise nicht verfügbar, wenn Sie sie brauchen, wodurch Ihre Optionen eingeschränkt werden. Die Speicherung Ihrer vertraulichen Daten in der Cloud birgt zudem das Risiko von Sicherheitslücken. Hinzu kommt, dass sensible Datensätze, beispielsweise aus dem Gesundheitswesen, dem Finanzsektor oder der öffentlichen Verwaltung, oft aus rechtlichen Gründen lokal verbleiben müssen und nicht für Schulungszwecke in die Cloud übertragen werden dürfen.  

Hybridlösungen  

Ein hybrider Ansatz kann je nach Trainingsbedarf die Vorteile beider Welten vereinen. Mit dieser Lösung können Sie sensible Daten für das Training lokal speichern und gleichzeitig die GPU-Ressourcen der Cloud für nicht vertrauliche Daten nutzen. Beispielsweise können Sie ein Modell in der Cloud mit nicht vertraulichen Daten trainieren und es anschließend lokal mit Ihren sensiblen Daten feinabstimmen. Es gibt auch komplexere Setups wie Federated Learning oder verteiltes Training mit mehreren Knoten. Hierbei trainiert die Cloud mit einem Datensatz, lokale Systeme mit einem anderen, und anschließend werden die Modellparameter zusammengeführt.  

Zu den Nachteilen einer Hybridlösung gehören unter anderem die Kosten für die Datenübertragung in Form von Bandbreiten- und Ausgangsgebühren; die Konsistenz und Synchronisierung der Datenausrichtung, -normalisierung und -einspeisung in die Pipeline; sowie die operative Komplexität, die den Bedarf an hochspezialisierten Mitarbeitern zur Orchestrierung der Pipelines über verschiedene Umgebungen hinweg mit sich bringt.  

Schaffen Sie die richtige Grundlage für den Erfolg von KI

Die Abstimmung der Teams, die Auswahl der richtigen Daten und die Wahl der passenden Infrastruktur sind die drei Grundpfeiler jeder KI-Trainingsstrategie. Doch die Infrastruktur erweist sich oft als die größte Hürde. Selbst bei klar definierten Zielen und gut aufbereiteten Daten gerät das Training ins Stocken, wenn die Rechenumgebung nicht mithalten kann. Unternehmen müssen ein Gleichgewicht zwischen Kosten, Datenschutz und Leistung finden – sei es durch Investitionen in eigene Ressourcen, die Anmietung von GPUs in der Cloud oder die Umsetzung eines hybriden Ansatzes. 

Hier ist der Ort Phisons aiDAPTIV bietet einen entscheidenden Vorteil. Durch die Erweiterung des GPU-VRAM mit speziellen Flash-Speicher-SSDs ermöglicht aiDAPTIV+ Unternehmen, größere Modelle lokal zu trainieren, ohne massive GPU-Cluster zu benötigen oder sensible Daten in der Cloud preiszugeben. Es bietet die für KI-Training erforderliche Geschwindigkeit und Skalierbarkeit bei gleichzeitiger Kostensenkung und strikter Wahrung des Datenschutzes. 

Die Botschaft ist klar: Die Infrastruktur darf nicht zum Flaschenhals werden. Mit sorgfältiger Planung und den richtigen Werkzeugen kann Ihr Unternehmen eine KI-Grundlage schaffen, die nicht nur datenbasiert und zielgerichtet ist, sondern auch leistungsstark genug, um Innovationen in großem Umfang zu unterstützen. 

Möchten Sie tiefer in die Ökonomie und Infrastruktur von GPU-gestützter KI eintauchen? Laden Sie unser kostenloses E-Book herunter. GPU-Verarbeitung für KI-Training und sehen Sie, wie sich Kosten, Leistung und Skalierbarkeit in Einklang bringen lassen: https://phisonaidaptiv.com/resources/aidaptiv-solution-brief/

Häufig gestellte Fragen (FAQ):