准备、就绪、训练：人工智能数据和基础设施准备的三步指南

从团队协作到基础设施选择，以下是如何为高效、安全的 AI 训练奠定基础。.

本文是构建更智能、可用于商业用途的人工智能系列文章的第二部分（共两部分）。.
第一部分, 我们重点关注了以下方面的重要性和益处： 使用您自己的数据训练 AI 模型. 本文将重点介绍模型训练前需要采取的实际步骤。.  

要充分发挥人工智能的潜力，至关重要的是训练模型以满足公司的数据需求。但训练定制化的人工智能并非易事。由于模型类型繁多、预算有限且需要进行设置，许多组织要么推迟实施领域训练的人工智能，要么仅仅依赖通用知识基础模型。但这也就意味着他们错失了人工智能的诸多潜在优势，例如基于产品数据训练的技术聊天机器人或定制化的金融风险模型。.  

另一种选择是直接投入训练，这听起来很诱人，尤其是在您的组织拥有大量可优化数据或需要应对复杂的法规（而人工智能可以简化这些法规）的情况下。然而，在未协调好公司数据、基础设施和目标之前就匆忙进行训练，可能会铸成大错，导致工作流程效率低下、信息不匹配，并浪费宝贵的时间。因此，在采取行动之前，制定计划至关重要。.  

以下是你在点击“训练”按钮之前需要做好的几件事。.

第一步：协调团队和目标

确保所有利益相关者都参与到您的人工智能培训计划中来，对于确定贵组织的具体人工智能目标至关重要。参与者应包括应用开发、数据科学、IT基础设施和运维、合规以及高管团队等部门的人员。每个部门对于如何使用人工智能可能都有不同的需求或期望。让所有利益相关者会面并就推进方案达成一致，可以确保所有细节都得到妥善处理。.   

与团队就共同目标达成一致可能比较困难，尤其是在利益相关者遍布多个地区、拥有不同利益或具备各种技术背景的情况下。为了帮助达成共识，可以提出具体且可操作的问题，深入了解每个人的需求和障碍：您希望人工智能为您的部门或应用程序做什么？您希望将其应用于哪些流程？您预见到此项目会面临哪些挑战？  

同样重要的是要考虑项目的具体范围：您是在微调模型参数，还是仅仅添加对现有模型的引用？ 是否有相关的外部数据可以改进现有的基础模型？ 您的目标是提高推理准确率还是实现操作自动化？您将如何验证模型性能？  

接下来，随着业务发展，要建立持续培训和持续改进的流程。例如，模型更新的频率如何？谁将负责推动更新？创建新的工作流程可能充满挑战，但从一开始就明确职责将有助于提高效率。此外，创建并更新流程和既定目标的详尽文档，可以确保每个人都拥有一个统一的参考资料。.   

考虑安全和治理方面的最佳实践，包括应急预案，并从一开始就构建负责任的AI框架。您将如何评估和减轻偏见？您将如何保持透明度和可解释性？这些检查点对于AI模型部署后可能出现的各种情况都至关重要，因此所有团队成员都必须理解相关计划和框架，并能够帮助确保最终结果符合组织的预期。.  

第二步：整理你的数据仓库

收集所有必要数据 

既然团队已经就目标达成一致，现在就该确定合适的数据源了。这需要一份数据清单，也就是梳理整个组织的所有信息来源。这些信息来源可能包括客户日志、内部文档、支持工单、财务记录等等。为了确定正确的数据源，请参考上一步中制定的目标。团队一致认为人工智能模型的主要用途是什么？它将回答哪些问题？它将服务于哪些用户？如果您的模型面向内部，请收集所有可能需要用于训练的内部文档或支持工单。如果您的模型旨在回答技术问题，请收集产品资料、网站数据或销售信息。主要目标是使用能够准确反映组织实际运营情况的数据。.  

评估数据质量 

但收集数据并非像把所有数据都塞进仓库那么简单。专有数据集通常杂乱无章、各自独立或跨部门不一致，模型的性能完全取决于其输入数据的质量。您需要从准确性、完整性和相关性三个方面评估数据质量。准确性指的是数据是否正确，例如值是否为真，标签在不同记录中是否一致。完整性意味着没有缺失字段，并且所有必要的变量都得到了充分覆盖，从而避免模型被误导。相关性指的是数据对于所要解决的主要问题的实用性。它是否有用，以及是否在正确的上下文中？数据质量的这三个支柱都至关重要，才能确保模型发挥最佳性能。. 

干净数据 

为了避免数据不准确、不完整或不相关带来的陷阱，应在整合数据之前着重标准化数据格式（例如 CSV、SQL 或 DataFrame），并实施治理策略，明确哪些数据可以使用，哪些数据不能使用。如果方法得当，收集专有数据的关键不在于数据量，而在于数据管理——选择正确的数据、清洗数据，并确保数据能够反映业务的实际情况。正是这种基础，才能将现成的模型转化为能够提供差异化、企业级智能的模型。. 

数据清洗包括识别和填充缺失值、删除重复数据、标准化时间格式和数值、修复不一致和错误以及检测和处理异常值等任务。数据科学家、工程师和分析师通常使用自定义脚本、现有数据管道框架、数据准备平台或内置的 AI/ML 工具来完成这项工作。.   

确保数据治理 

数据清理的一部分工作是管理敏感数据，这需要加强数据治理和隐私协议，尤其是在受监管的行业中。这意味着要明确每个数据集的所有权，完善访问控制，追踪数据来源，并确认任何需要澄清的数据保留政策。根据您所在的行业，数据匿名化和合规性验证也至关重要。.  

将数据拆分成不同的数据集 

为了公平地训练和评估人工智能模型，将清洗后的数据集分为三组：  

• • • 训练集 通常情况下，可用数据中有 70% 或 80% 用于训练模型。
    • 验证集 – 约有 10–15% 的数据用于训练过程中调整超参数
    • 测试集 剩余的 10–15% 数据将被保留，用于评估模型在未见过的数据上的性能。

以这种方式拆分和使用数据可以防止“泄漏”，即模型只是记住训练数据而不是学习泛化。.  

步骤三：选择合适的基础设施

训练人工智能模型需要相应的框架和计算能力，如今您有多种选择。基于GPU的基础设施通常是最受欢迎的选择，因为它具有并行计算能力，可以同时执行数千个操作。然而，对于预算有限的中小型企业而言，最关键的问题是，虽然GPU非常适合人工智能训练所需的高强度运算，但它们也非常昂贵，尤其是在大规模应用时。.  

在考虑时 人工智能训练基础设施, 您还有其他选择，您的决定很可能取决于您的人工智能目标、成本、数据隐私需求以及现有框架。.  

现场培训  

在本地进行人工智能模型的物理训练，可以确保您完全掌控数据和用户访问权限，从而消除潜在的隐私泄露风险。随着政府和行业监管日益严格，数据主权政策不断演变，本地训练将成为一项巨大的优势。.  

然而，凡事都有利弊，最大的弊端就是价格。即使你已经拥有一些现有的基础设施，你仍然需要考虑的不仅是所需的GPU集群数量，还有所有必需的冷却系统、备份系统、维护成本等等。 高容量存储.   

云平台  

云端 GPU 实例可帮助您避免本地训练带来的诸多后勤难题。租用云端 GPU 的前期成本更低（因为您无需购买所有硬件），让您能够使用云服务提供商提供的最新功能，并免去管理基础设施的烦恼。有了这项服务，您可以专注于开发和实现您的 AI 目标，而无需操心管理或 IT 问题。. 

然而，从长远来看，在云端训练AI实际上并不更便宜。即使GPU位于其他地方，您仍然需要相同数量的GPU，这会导致每月的工作负载和租赁费用迅速累积。如果您需要一个需要长期运行并进行重复训练的AI模型，那么租用GPU的成本实际上可能会超出您的预算，最终甚至超过投资自建基础设施的成本。.  

此外，您对公有云中 GPU 实例的访问权限会根据需求波动。您需要的 GPU 类型可能在您需要时不可用，导致您的选择有限。而且，将您的专有数据放在云端意味着它始终面临安全风险。更不用说，某些敏感数据集，例如医疗保健、金融或政府领域的数据，通常受法律约束必须保留在本地，不能迁移到外部进行云端训练。.  

混合解决方案  

混合方法可能是两全其美的选择，具体取决于您的训练需求。采用这种方案，您可以将敏感数据保留在本地进行训练，同时利用云端的 GPU 租赁功能处理非机密数据。例如，您可以先在云端使用非机密数据训练模型，然后在本地使用敏感数据对模型进行微调。此外，还有更高级的设置，例如联邦学习或多节点分布式训练，在这种模式下，云端使用一组数据进行训练，本地系统使用另一组数据集进行训练，然后将模型参数合并。.  

混合解决方案的缺点包括：数据传输成本（带宽和出口费用）；数据对齐、规范化和输入管道方式的一致性和同步性；以及操作复杂性，需要高度专业的人员来协调跨环境的管道。.  

为人工智能的成功奠定正确的基础

团队协作、数据收集和基础设施选择是任何人工智能训练策略的三大要素。然而，在这三者之中，基础设施往往是最大的障碍。即使目标明确、数据准备充分，如果计算环境无法跟上，训练也会停滞不前。企业必须在成本、隐私和性能之间取得平衡，无论这意味着投资本地资源、租用云端GPU还是采用混合方案。. 

这里 群联电子的 aiDAPTIV aiDAPTIV+ 提供了强大的优势。它通过使用专用闪存 SSD 扩展 GPU 显存，使企业能够在本地训练更大的模型，而无需庞大的 GPU 集群或将敏感数据暴露在云端。它能够提供 AI 训练所需的速度和可扩展性，同时降低成本并严格保护数据隐私。. 

信息很明确：不要让基础设施成为瓶颈。通过周密的规划和合适的工具，您的组织可以构建一个不仅与目标一致、数据驱动，而且功能强大到足以支持大规模创新的AI基础架构。. 

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常见问题 (FAQ)：