AI 革命由 GPU 和
高性能对象存储驱动。
AI 数据湖软件栈构建于高性能、与 S3 兼容的对象存储之上。MinIO 是该领域的先驱，从 TensorFlow 到 Kubeflow 的所有内容都紧密集成，并且可以“开箱即用”。请在下方了解更多使我们与众不同的信息。
MinIO 通过利用其分布式架构和对象存储功能，为模型训练和模型服务提供卓越的性能。在模型训练期间，MinIO 的分布式设置允许并行数据访问和 I/O 操作，从而减少延迟并加快训练时间。对于模型服务，MinIO 的高吞吐量数据访问确保快速检索和部署为 AI 模型存储的数据，并使预测延迟降至最低。更重要的是，MinIO 的性能可以从数百 TB 线性扩展到数百 PB 及更高。这优化了端到端的 AI 工作流程，增强了模型开发和服务，从而导致更高效的 AI 工作负载和响应更快的应用程序。
MinIO 是 AI 工作负载中与 S3 兼容的对象存储的标准。这种普遍性意味着 AI/ML 生态系统都与 MinIO 集成。不必相信我们的说法，输入您喜欢的框架，让 Google 为您提供证据。
企业不断收集和存储用于 AI 应用程序的数据，大型语言模型可以使用这些数据来重新训练模型以提高准确性。MinIO 的可扩展性允许组织根据需要扩展其存储容量，确保流畅的数据访问和高性能计算，这对于 AI/ML 应用程序的成功至关重要。
MinIO 允许组织以容错的方式存储大量数据，包括训练数据集、模型和中间结果。这种弹性对于 ML 和 AI 存储至关重要，因为它确保数据始终可访问，即使在硬件故障或系统崩溃的情况下也是如此。借助 MinIO 的分布式架构和数据复制功能，AI/ML 工作流程可以无缝运行并继续提供准确的见解和预测，从而增强 AI 驱动应用程序的整体可靠性。
MinIO 的活跃-活跃复制功能允许同时访问跨多个地理分布式集群的数据。这对于 AI/ML 至关重要，因为它增强了数据可用性和性能。AI/ML 工作负载通常涉及全球协作的团队，并且需要低延迟访问存储用于 AI 模型训练和推理的数据，从而确保可以从最近的集群位置访问数据，从而减少延迟。此外，它提供了故障转移功能，即使在集群发生故障的情况下也能提供不间断的数据访问，这对于维护 AI/ML 流程的可靠性和连续性至关重要。
MinIO 可以与大型语言模型 (LLM) 无缝集成，作为此类模型所需海量数据的可靠且可扩展的存储解决方案。组织可以使用 MinIO 存储预训练的 LLM、微调数据集和其他工件。这确保在模型训练和模型服务期间轻松访问和检索。MinIO 的分布式特性允许并行数据访问，减少数据传输瓶颈并加速 LLM 训练和推理，使数据科学家和开发人员能够充分利用大型语言模型进行自然语言处理任务。
MinIO 可以用于检索增强生成 (RAG)，充当 AI 模型和数据集的高性能对象存储后端。在 RAG 设置中，MinIO 可以存储用于从大型语言模型 (LLM) 创建特定于域的响应的自定义语料库。AI 驱动的应用程序可以访问语料库并为 LLM 创建上下文。结果是在自然语言生成任务中获得更具上下文相关性和准确性的响应，从而增强生成内容的整体质量。
MinIO 遵循云运营模型 - 容器化、编排、自动化、API 和S3 兼容性。这可以通过提供用于存储和访问数据的统一接口，实现 AI 存储跨云和云类型的无缝集成。由于大多数 AI/ML 框架和应用程序都设计为与 S3 API 配合使用，因此拥有业界最佳的兼容性至关重要。凭借超过 13 亿次 Docker 拉取量，没有其他对象存储拥有更多开发人员和应用程序来验证其兼容性 - 全天候不间断。这种兼容性确保 AI 工作负载可以访问和利用存储在 MinIO 对象存储中的数据，而无论底层云基础设施如何，从而促进在各种云环境中灵活且不可知的 数据管理和处理方法。
在边缘环境中，网络延迟、数据丢失和软件膨胀会降低性能。MinIO 是全球速度最快的对象存储，二进制文件大小不到 100 MB，并且可以在任何硬件上部署。此外，诸如 MinIO Bucket Notifications 和 Object Lambda 等功能可以轻松利用，构建能够在新的数据被摄取时即时运行推理的系统。无论是高空无人机的机载目标检测，还是自动驾驶车辆内的交通轨迹预测，MinIO 的 AI 存储都能够使关键任务应用程序以快速、容错和简单的方式存储和使用其数据。
现代 AI/ML 工作负载需要复杂的生命周期管理。MinIO 的生命周期管理功能可以自动化数据管理任务，优化存储效率并降低运营开销。通过生命周期策略，组织可以自动将访问频率较低的 AI 数据移动到成本较低的存储层，释放宝贵的资源，用于更关键和活跃的工作负载。这些功能确保 AI/ML 从业人员可以专注于模型训练和开发，而 MinIO 智能地管理数据，从而提高整体工作流程的性能和成本效益。此外，生命周期管理还有助于通过执行保留和删除策略来维护数据合规性，确保 AI/ML 数据集符合监管要求。
越来越多的工作负载依赖于“何时发生”的信息，而 AI/ML 也不例外。MinIO 通过先进的对象保留功能解决了这个问题，该功能可确保存储数据的完整性和合规性。通过执行保留策略，MinIO 帮助组织维护 AI/ML 模型和数据集的数据一致性，防止意外或未经授权的删除或修改。此功能对于数据治理、监管合规性和 AI/ML 实验的可重复性至关重要，因为它保证关键数据在特定时间段内保持可访问且不变，从而支持准确的模型训练和分析。
MinIO 通过多种功能为 AI 存储数据集提供强大的数据保护。它支持擦除编码和站点复制，确保数据冗余和容错，以防止硬件故障或数据损坏。MinIO 还允许加密静态数据和传输数据，保护数据免遭未经授权的访问。此外，MinIO 支持身份和访问管理 (IAM)，允许组织控制对存储用于 AI 工作负载的数据的访问，确保只有授权的用户或应用程序才能访问和修改数据。MinIO 提供的这些全面的数据保护机制有助于在整个生命周期中维护 AI 数据集的完整性、可用性和机密性。
与我们的工程团队直接交流您关于 AI/ML 存储的问题
我们将在一个小时内与您联系。
擦除码计算器 
参考硬件 
