Penyimpanan titik pemeriksaan dalam AI
Hard disk mendukung keandalan AI dengan mempertahankan pencapaian pelatihan yang transparan dan dapat dilacak.
AI (kecerdasan buatan) telah berkembang pesat hingga AI memainkan peran integral di berbagai sektor, mulai dari layanan kesehatan hingga keuangan, dan banyak lagi. Inti kesuksesan AI adalah kemampuan untuk memproses kumpulan data besar dengan cara yang menciptakan hasil andal.
Sudah pasti bahwa perusahaan terbaik ingin menggunakan AI atau telah menggunakannya. Namun, mereka tidak hanya berfokus pada penerapan AI. Mereka menginginkan model, proses, dan hasil AI tepercaya. Mereka memerlukan AI yang dapat dipercaya.
Satu proses penting yang memungkinkan pengembangan model AI adalah penyimpanan titik pemeriksaan. Kebutuhan primer ini menjelaskan definisi penyimpanan titik pemeriksaan, cara menyesuaikannya dengan beban kerja AI, dan alasan pentingnya proses tersebut untuk membangun AI tepercaya, yaitu, alur kerja data AI yang menggunakan input yang dapat diandalkan serta menghasilkan wawasan yang andal.
Penyimpanan titik pemeriksaan adalah proses menyimpan status model AI pada interval pendek tertentu selama pelatihannya. Model AI dilatih pada kumpulan data besar melalui proses berulang yang dapat memerlukan waktu mulai dari beberapa menit hingga berbulan-bulan. Durasi pelatihan model bergantung pada kerumitan model, ukuran kumpulan data, dan daya komputasi yang tersedia. Selama waktu ini, model diberikan data, parameter disesuaikan, dan sistem mempelajari cara memprediksi hasil berdasarkan informasi yang diprosesnya.
Titik pemeriksaan berfungsi seperti snapshot dari status model saat ini, yakni data, parameter, dan pengaturannya, di banyak titik selama pelatihan. Disimpan ke perangkat penyimpanan setiap menit hingga beberapa menit, snapshot memungkinkan pengembang menyimpan catatan kemajuan model dan menghindari hilangnya karya yang berharga karena gangguan yang tak terduga.
Saat aplikasi AI berkembang melampaui pusat data biasa, mereka semakin memerlukan kapasitas dan performa tinggi. Baik di cloud maupun di lokasi, alur kerja AI mengandalkan solusi penyimpanan yang menghadirkan kapasitas besar dan performa tinggi, yang keduanya sangat penting dalam mendukung penyimpanan titik pemeriksaan.
Dalam pusat data AI, prosesor, seperti GPU, CPU (unit pemrosesan pusat), dan TPU (unit pemrosesan tensor), dipadukan secara ketat dengan memori berperforma tinggi dan SSD (solid-state drive) untuk membentuk mesin komputasi yang canggih. Konfigurasi ini mengelola beban data berat yang terlibat dalam pelatihan, dan menawarkan akses cepat yang diperlukan untuk menyimpan titik pemeriksaan secara real-time seiring kemajuan model.
Saat data mengalir melalui sistem ini, titik pemeriksaan dan informasi penting lainnya disimpan dalam kluster penyimpanan jaringan atau penyimpanan objek. Dibuat sebagian besar pada hard disk berkapasitas besar, kluster ini memastikan bahwa titik pemeriksaan dapat dipertahankan dalam waktu lama, sehingga mendukung kebutuhan akan skalabilitas dan kepatuhan. Infrastruktur penyimpanan berlapis ini memungkinkan penyimpanan titik pemeriksaan berfungsi secara efisien, menyeimbangkan akses cepat dengan retensi data jangka panjang.
Penyimpanan titik pemeriksaan biasanya dilakukan secara berkala, mulai dari setiap menit hingga beberapa menit, tergantung pada kerumitan dan kebutuhan tugas pelatihan.
Praktik umumnya adalah menulis titik pemeriksaan setiap menit atau lebih ke SSD, yang menawarkan performa tulis berkecepatan tinggi yang memungkinkan akses data cepat selama pelatihan aktif. Karena SSD tidak hemat biaya untuk penyimpanan berkapasitas besar dalam jangka panjang, titik pemeriksaan baru akan menggantikan titik pemeriksaan sebelumnya untuk mengelola ruang.
Karena tugas pelatihan AI sering kali menghasilkan data dalam jumlah besar selama periode yang lama, penyimpanan berkapasitas besar sangatlah penting. Misalnya, setiap sekitar lima menit atau lebih, pengembang AI menyimpan titik pemeriksaan ke hard disk, yang memainkan peran penting dalam memastikan bahwa sejumlah besar volume berisi data titik pemeriksaan disimpan dari waktu ke waktu. Dengan rasio biaya per TB rata-rata lebih dari 6:1 dibandingkan dengan SSD, hard disk memberikan solusi yang paling terukur dan ekonomis, serta merupakan satu-satunya pilihan praktis untuk retensi data berskala besar yang diperlukan guna memastikan AI yang dapat dipercaya.
Selain itu, tidak seperti SSD, yang kualitasnya menurun seiring dengan seringnya siklus tulis karena keausan pada sel memori flash, hard disk menggunakan penyimpanan magnetik yang dapat bertahan dalam penggunaan berkelanjutan tanpa kehilangan integritas. Ketahanan ini memungkinkan hard disk mempertahankan keandalan data dalam jangka panjang, sehingga organisasi dapat menyimpan titik pemeriksaan tanpa batas waktu dan meninjaunya kembali, serta menganalisis pelatihan sebelumnya yang berjalan lama setelah model diterapkan, sehingga mendukung pengembangan AI yang tangguh dan kebutuhan akan kepatuhan.
Pengembangan AI dapat dipahami sebagai proses siklus yang sering disebut sebagai loop AI tanpa batas, yang menekankan interaksi berkelanjutan antara berbagai tahap sumber data, pelatihan model, pembuatan konten, penyimpanan konten, pelestarian data, dan penggunaan kembali. Siklus ini memastikan bahwa sistem AI meningkat secara berulang dari waktu ke waktu. Dalam loop ini, data menciptakan model AI, dan output dari satu tahap menjadi input untuk tahap berikutnya, yang mengarah pada penyempurnaan model berkelanjutan dan berulang.
Prosesnya dimulai dengan sumber data, tempat kumpulan data mentah dikumpulkan dan disiapkan untuk pelatihan. Setelah didapatkan, data digunakan untuk melatih model, di sinilah penyimpanan titik pemeriksaan berperan. Seperti yang dijelaskan sebelumnya, penyimpanan titik pemeriksaan berfungsi sebagai perlindungan selama pelatihan model, memastikan bahwa pengembang AI dapat menyimpan kemajuan, menghindari hilangnya karya karena gangguan, dan mengoptimalkan pengembangan model. Setelah dilatih, model digunakan untuk membuat konten, misalnya melakukan tugas inferensi seperti membuat gambar atau menganalisis teks. Output ini kemudian disimpan untuk penggunaan, kepatuhan, dan jaminan kualitas di masa mendatang, sebelum data pada akhirnya dipertahankan dan digunakan kembali untuk mendorong iterasi model AI berikutnya.
Dalam loop tanpa batas ini, penyimpanan titik pemeriksaan adalah elemen penting, khususnya dalam fase pelatihan model. Dengan menyimpan status model dan mempertahankan data di seluruh loop, sistem AI dapat menjadi lebih andal, transparan, dan tepercaya dengan setiap siklus.
Tuntutan penyimpanan sistem AI sangat besar, dan seiring model menjadi lebih besar dan kompleks, kebutuhan akan penyimpanan yang terukur dan hemat biaya semakin meningkat. Hard disk, terutama dalam arsitektur pusat data, berfungsi sebagai tulang punggung penyimpanan titik pemeriksaan AI karena beberapa alasan:
Seperti yang kami sebutkan sebelumnya, dalam beberapa beban kerja AI, titik pemeriksaan ditulis setiap menit ke SSD, tetapi hanya setiap titik pemeriksaan kelima yang dimasukkan ke hard disk untuk retensi jangka panjang. Pendekatan hibrid ini mengoptimalkan kecepatan dan efisiensi penyimpanan. SSD menangani kebutuhan performa mendesak, sedangkan hard disk menyimpan data yang diperlukan untuk kepatuhan, transparansi, dan analisis jangka panjang.
Dalam konteks pengembangan AI yang lebih luas, peran titik pemeriksaan sangat penting dalam memastikan bahwa output AI masuk akal. “AI Tepercaya” mengacu pada kemampuan untuk membangun sistem yang tidak hanya akurat dan efisien, tetapi juga transparan, bertanggung jawab, dan dapat dijelaskan. Model AI harus andal dan mampu membenarkan output-nya.
Pada akhirnya, titik pemeriksaan menyediakan mekanisme tempat pengembang AI dapat “memamerkan karya mereka”. Dengan menyimpan status model di beberapa titik selama proses pelatihan, titik pemeriksaan terus melacak cara keputusan dibuat, memverifikasi integritas data dan parameter model, serta mengidentifikasi potensi masalah atau inefisiensi yang perlu diperbaiki.
Selain itu, titik pemeriksaan berkontribusi dalam membangun kepercayaan dengan memastikan bahwa sistem AI dapat diaudit. Kerangka kerja peraturan, baik saat ini maupun di masa mendatang, menuntut agar sistem AI dapat dijelaskan dan proses pengambilan keputusannya dapat dilacak. Titik pemeriksaan memungkinkan organisasi memenuhi tuntutan ini dengan menyimpan catatan rinci dari proses pelatihan model, sumber data, dan jalur pengembangan.
Penyimpanan titik pemeriksaan adalah alat bantu penting dalam beban kerja AI, yang memainkan peran penting dalam melindungi tugas pelatihan, mengoptimalkan model, serta memastikan transparansi dan kepercayaan. Karena AI terus maju dan memengaruhi pengambilan keputusan di seluruh industri, kebutuhan akan solusi penyimpanan terukur dan hemat biaya tidak pernah sebesar ini. Hard disk sangat penting untuk mendukung proses penyimpanan titik pemeriksaan, memungkinkan organisasi untuk menyimpan, mengakses, dan menganalisis sejumlah besar data yang dihasilkan selama pelatihan model AI.
Dengan memanfaatkan penyimpanan titik pemeriksaan, pengembang AI dapat membuat model yang tidak hanya efisien tetapi juga tepercaya.