保護公有雲中生成式 AI 的 AI 資料傳輸途徑安全

生成式 AI 徹底改變了組織創新、提高生產力和原型 AI 應用程式的方式。身為行銷人員，這讓我能夠自由地進行創意思考，而非陷入疲於應付的瑣碎任務之中。但若要真正發揮生成式 AI 的潛力，為基礎語言和學習模型 (LLM) 提供大量高品質資料是最重要的事。雖然基礎 LLM 很容易獲得，但取得競爭優勢的關鍵在於使用專屬資料來增強它們。然而，組織該如何在內部部署和雲端環境之間輕鬆存取和搬移資料，而不犧牲安全性和資料管理呢？在這篇部落格文中，我們將探討 NetApp^® 雲端資料解決方案如何解決這些挑戰，讓組織能夠安全地整合資料，以因應雲端型生成式 AI 工作負載。

資料品質是 AI 專案成功的秘訣。憑藉 Google Cloud 的 Vertex AI 平台和完全託管式 Google Cloud NetApp Volumes 儲存服務，組織可以輕鬆地將生成式 AI 的強大功能應用到其企業資料，無需進行任何編碼！讓安全儲存在 NetApp Volumes 中的專有資料（包括影像、視訊、音訊和文字）能夠充分發揮全部潛力。

透過 Vertex AI 和 Google Cloud NetApp Volumes 的強大功能，您可以產生有意義且相關的答案，以增強基礎 LLM。這種組合有助於提升資料價值，為客戶提供更具有洞察力的結果，同時簡化了資料管理途徑，特別是在混合式環境中。

藉由將內部部署或雲端儲存空間中的資料，隨需提供給生成式 AI 平台，可讓您在不犧牲安全性或資料隱私的情況下獲得更好的相關結果。現在正是獲得新見解、激發創造力並解決業務問題的時候，同時保持您的專有資料來源受到萬全保護。

存取更多資料意味著做出更好的決策，但內部部署和雲端資料之間的傳輸協定差異通常會減慢資料科學團隊的速度。NetApp 透過 Amazon FSx for NetApp ONTAP 與 AWS 展開合作。這項整合可使內部部署和雲端之間的資料傳輸途徑更順暢，無需在檔案與物件傳輸協定之間切換。利用 Sagemaker 筆記本輕鬆協同作業，使建置、訓練和部署機器學習模型變得輕而易舉。使用 Apache Kafka 進行即時資料處理，讓 Spark 充分發揮對於內部部署資料的分析功能。使用豐富的 API 程式庫來建立互動式儀表板，讓您的生產力大幅提升。NetApp 解決方案除了維護資料安全，也能讓技術團隊毫不費力地建立以資料為中心的業務。如此便可簡化資料管理途徑，特別是在混合式環境中，讓您能夠更專注於從資料中擷取見解。

NetApp 言出必行。我們公司內部的 AI 愛好者團隊不僅提供解決方案，更是領先業界。他們熱衷於將 AI/ML 整合到 NetApp 的產品與服務中，進而充分發揮資料資產的隱藏潛力。他們採用最先進的 AI 技術，徹底革新了網路恢復能力、資料管理和生成式 AI。從使用您的語言的文件查詢系統，到能為舊版程式碼注入新生命的程式碼轉換工具，NetApp 正在不斷突破 AI 的界限。您是否需要使用智慧型建議來疑難排解問題？我們已為您準備好周全計畫。我們致力於創新，讓您能夠從資料中獲得每一分的價值。因此，請立即加入 AI 革命，讓 NetApp 成為您值得信賴的響導。

NetApp 的雲端資料解決方案提供安全且精簡的方法，可整合生成式 AI 工作負載。將內部部署資料順暢連接至雲端型 AI/ML 服務，利用專有資料擴充基礎模型，並取得競爭優勢。NetApp 與 Google Cloud 和 AWS 的合作讓資料科學團隊能夠確保資料品質、簡化工作流程並分發揮生成式 AI 的全部潛力。我們對內部 AI 使用案例的承諾鞏固了我們作為值得信賴的合作夥伴的地位，推動以資料為中心的成功企業。

您準備好要深入探索安全且具變革力的 AI 導向解決方案了嗎？若要深入瞭解 NetApp 的 AI 解決方案，請參訪 NetApp AI 網頁。