準備、就緒、訓練：人工智慧資料和基礎設施準備的三步驟指南

從團隊協作到基礎設施選擇，以下是如何為高效、安全的 AI 訓練奠定基礎。.

本文是建構更聰明、可用於商業用途的人工智慧係列文章的第二部分（共兩部分）。.
第一部分, 我們重點關注了以下方面的重要性和益處： 使用您自己的資料訓練 AI 模型. 本文將重點放在模型訓練前需要採取的實際步驟。.  

要充分發揮人工智慧的潛力，至關重要的是訓練模型以滿足公司的資料需求。但訓練客製化的人工智慧並非易事。由於模型類型繁多、預算有限且需要進行設置，許多組織要么推遲實施領域訓練的人工智慧，要么僅依賴通用知識基礎模型。但這也意味著他們錯失了人工智慧的許多潛在優勢，例如基於產品資料訓練的技術聊天機器人或客製化的金融風險模型。.  

另一個選擇是直接投入訓練，這聽起來很誘人，尤其是在您的組織擁有大量可優化資料或需要應對複雜的法規（而人工智慧可以簡化這些法規）的情況下。然而，在未協調好公司資料、基礎設施和目標之前就匆忙進行訓練，可能會鑄成大錯，導致工作流程效率低下、資訊不匹配，並浪費寶貴的時間。因此，在採取行動之前，制定計劃至關重要。.  

以下是你在點擊「訓練」按鈕之前需要做好的幾件事。.

第一步：協調團隊和目標

確保所有利害關係人參與您的人工智慧培訓計劃中來，對於確定貴組織的具體人工智慧目標至關重要。參與者應包括應用開發、數據科學、IT基礎設施和維運、合規以及高階主管團隊等部門的人員。每個部門對於如何使用人工智慧可能有不同的需求或期望。讓所有利害關係人會面並就推進方案達成一致，可以確保所有細節都得到妥善處理。.   

與團隊就共同目標達成一致可能比較困難，尤其是在利害關係人遍佈多個地區、擁有不同利益或具備各種技術背景的情況下。為了幫助達成共識，可以提出具體且可操作的問題，深入了解每個人的需求和障礙：您希望人工智慧為您的部門或應用程式做什麼？您希望將其應用於哪些流程？您預見此專案會面臨哪些挑戰？  

同樣重要的是要考慮專案的具體範圍：您是在微調模型參數，還是只是添加對現有模型的參考？ 是否有相關的外部資料可以改進現有的基礎模型？ 您的目標是提高推理準確率還是實現操作自動化？您將如何驗證模型效能？  

接下來，隨著業務發展，要建立持續培訓和持續改善的流程。例如，模型更新的頻率如何？誰將負責推動更新？創建新的工作流程可能充滿挑戰，但從一開始就明確職責將有助於提高效率。此外，建立並更新流程和既定目標的詳盡文檔，可以確保每個人都擁有一個統一的參考資料。.   

考慮安全和治理方面的最佳實踐，包括緊急計畫，並從一開始就建立負責任的AI框架。您將如何評估和減輕偏見？您將如何保持透明度和可解釋性？這些檢查點對於AI模型部署後可能出現的各種情況至關重要，因此所有團隊成員都必須理解相關計畫和框架，並能夠幫助確保最終結果符合組織的預期。.  

第二步：整理你的資料倉儲

收集所有必要數據 

既然團隊已經就目標達成一致，現在就該確定合適的資料來源了。這需要一份資料清單，也就是梳理整個組織的所有資訊來源。這些資訊來源可能包括客戶日誌、內部文件、支援工單、財務記錄等等。為了確定正確的資料來源，請參考上一個步驟中所訂定的目標。團隊一致認為人工智慧模型的主要用途是什麼？它將回答哪些問題？它將服務哪些用戶？如果您的模型面向內部，請收集所有可能需要用於訓練的內部文件或支援工單。如果您的模型旨在回答技術問題，請收集產品資料、網站資料或銷售資訊。主要目標是使用能夠準確反映組織實際運作的數據。.  

評估數據品質 

但收集資料並非像把所有資料塞進倉庫那麼簡單。專有資料集通常雜亂無章、各自獨立或跨部門不一致，模型的效能完全取決於其輸入資料的品質。您需要從準確性、完整性和相關性三個方面評估資料品質。準確性指的是資料是否正確，例如數值是否為真，標籤在不同記錄中是否一致。完整性意味著沒有缺失字段，並且所有必要的變數都得到了充分覆蓋，從而避免模型被誤導。相關性指的是數據對於所要解決的主要問題的實用性。它是否有用，以及是否在正確的上下文中？數據品質的三個支柱都至關重要，才能確保模型發揮最佳性能。. 

乾淨數據 

為了避免資料不準確、不完整或不相關帶來的陷阱，應在整合資料之前著重標準化資料格式（例如 CSV、SQL 或 DataFrame），並實施治理策略，明確哪些資料可以使用，哪些資料不能使用。如果方法得當，收集專有數據的關鍵不在於數據量，而是數據管理——選擇正確的數據、清洗數據，並確保數據能反映業務的實際情況。正是這種基礎，才能將現成的模型轉化為能夠提供差異化、企業級智慧的模型。. 

資料清洗包括識別和填入缺失值、刪除重複資料、標準化時間格式和數值、修復不一致和錯誤以及偵測和處理異常值等任務。資料科學家、工程師和分析師通常使用自訂腳本、現有資料管道框架、資料準備平台或內建的 AI/ML 工具來完成這項工作。.   

確保資料治理 

資料清理的部分工作是管理敏感數據，這需要加強資料治理和隱私協議，尤其是在受監管的行業中。這意味著要明確每個資料集的所有權，完善存取控制，追蹤資料來源，並確認任何需要澄清的資料保留政策。根據您所在的行業，資料匿名化和合規性驗證也至關重要。.  

將資料拆分成不同的資料集 

為了公平地訓練和評估人工智慧模型，將清洗後的資料集分為三組：  

• • • 訓練集 通常情況下，可用資料中有 70% 或 80% 用於訓練模型。
    • 驗證集 – 約有 10–15% 的資料用於訓練過程中調整超參數
    • 測試集 剩餘的 10–15% 資料將被保留，用於評估模型在未見過的資料上的表現。

以這種方式拆分和使用資料可以防止“洩漏”，即模型只是記住訓練資料而不是學習泛化。.  

步驟三：選擇合適的基礎設施

訓練人工智慧模型需要對應的框架和運算能力，如今您有多種選擇。基於GPU的基礎架構通常是最受歡迎的選擇，因為它具有平行運算能力，可以同時執行數千個操作。然而，對於預算有限的中小型企業而言，最關鍵的問題是，雖然GPU非常適合人工智慧訓練所需的高強度運算，但它們也非常昂貴，尤其是在大規模應用時。.  

在考慮時 人工智慧訓練基礎設施, 您還有其他選擇，您的決定很可能取決於您的人工智慧目標、成本、資料隱私需求以及現有框架。.  

現場培訓  

在企業內部進行人工智慧模型的實體訓練，可以確保您對資料和使用者存取權限擁有完全控制權，從而消除潛在的隱私外洩風險。隨著政府和行業監管日益嚴格，以及資料主權政策的不斷演變，本地訓練將成為一項巨大的優勢。.  

然而，凡事都有利弊，最大的弊端就是價格。即使你已經擁有一些現有的基礎設施，你仍然需要考慮的不僅是所需的GPU叢集數量，還有所有必需的冷卻系統、備份系統、維護成本等等。 高容量存儲.   

雲端平台  

雲端 GPU 執行個體可協助您避免本地訓練帶來的許多後勤難題。租用雲端 GPU 的前期成本更低（因為您無需購買所有硬體），讓您能夠使用雲端服務供應商提供的最新功能，並免去管理基礎設施的煩惱。有了這項服務，您可以專注於開發和實現您的 AI 目標，而無需操心管理或 IT 問題。. 

然而，從長遠來看，在雲端訓練AI實際上並不更便宜。即使GPU位於其他地方，您仍需要相同數量的GPU，這會導致每月的工作負載和租賃費用迅速累積。如果您需要一個需要長期運作並進行重複訓練的AI模型，那麼租用GPU的成本實際上可能會超出您的預算，最終甚至超過投資自建基礎設施的成本。.  

此外，您對公有雲中 GPU 執行個體的存取權限會根據需求波動。您需要的 GPU 類型可能在您需要時無法使用，導致您的選擇有限。而且，將您的專有資料放在雲端意味著它始終面臨安全風險。更不用說，某些敏感數據集，例如醫療保健、金融或政府領域的數據，通常受法律約束必須保留在本地，不能遷移到外部進行雲端訓練。.  

混合解決方案  

混合方法可能是兩全其美的選擇，這取決於您的訓練需求。採用此方案，您可以將敏感資料保留在本地進行訓練，同時利用雲端的 GPU 租賃功能處理非機密資料。例如，您可以先在雲端使用非機密資料訓練模型，然後在本地使用敏感資料對模型進行微調。此外，還有更高級的設置，例如聯邦學習或多節點分散式訓練，在這種模式下，雲端使用一組資料進行訓練，本地系統使用另一組資料集進行訓練，然後將模型參數合併。.  

混合解決方案的缺點包括：資料傳輸成本（頻寬和出口費用）；資料對齊、標準化和輸入管道方式的一致性和同步性；以及操作複雜性，需要高度專業的人員來協調跨環境的管道。.  

為人工智慧的成功奠定正確的基礎

團隊協作、資料收集和基礎設施選擇是任何人工智慧訓練策略的三大要素。然而，在這三者之中，基礎設施往往是最大的障礙。即使目標明確、資料準備充分，如果運算環境無法跟上，訓練也會停滯不前。企業必須在成本、隱私和效能之間取得平衡，無論這意味著投資本地資源、租用雲端GPU或採用混合方案。. 

這裡 群聯電子的 aiDAPTIV aiDAPTIV+ 提供了強大的優勢。它透過使用專用快閃記憶體 SSD 擴展 GPU 顯存，使企業能夠在本地訓練更大的模型，而無需龐大的 GPU 叢集或將敏感資料暴露在雲端。它能夠提供 AI 訓練所需的速度和可擴展性，同時降低成本並嚴格保護資料隱私。. 

訊息很明確：不要讓基礎設施成為瓶頸。透過周密的規劃和合適的工具，您的組織可以建立一個不僅與目標一致、數據驅動，而且功能強大到足以支持大規模創新的AI基礎架構。. 

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常見問題 (FAQ)：