我们是高性能对象存储。
AI Datalake 软件堆栈基于高性能、兼容 S3 构建对象存储。 MinIO 是该领域的先驱，从 Tensorflow 与 Kubeflow 紧密集成，并且“开箱即用”。 请在下文详细了解我们的独特之处。
MinIO 提供 卓越的表现 利用其分布式进行模型训练和模型服务 架构和对象存储功能。在模型训练过程中， MinIO 的分布式设置允许并行数据访问和 I/O 操作，减少延迟并加快训练时间。对于型号 MinIO 的高吞吐量数据访问确保快速检索和服务 部署人工智能模型，并以最小的延迟实现预测。 更重要的是，MinIO 的性能可从 100 TB 线性扩展至 数百个 PB 甚至更多。这优化了端到端的人工智能工作流程， 加强模型开发和服务，提高效率 和响应式人工智能应用程序。
MinIO 是 S3 兼容对象存储的标准。 这种普遍性意味着 AI/ML 生态系统全部与 MinIO 集成。 不要相信我们的话 为此，输入您最喜欢的框架，然后让 Google 为您提供 证据。
企业不断收集数据，模型可以使用这些数据 重新训练模型以提高准确性。 MinIO 的可扩展性允许 组织按需扩展其存储容量，确保 流畅的数据访问和高性能计算，对于 AI/ML 应用的成功。
MinIO 允许组织存储大量数据，包括 以容错方式训练数据集、模型和中间结果 方式。 这种弹性对于 AI/ML 至关重要，因为它确保 数据始终可访问，即使出现硬件故障或 系统崩溃。 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 继续提供准确的见解和预测，增强 人工智能驱动的应用程序的整体可靠性。
MinIO的 主动-主动复制 功能支持同时访问数据 多个地理分布的集群。 这对于 AI/ML 因为它增强了数据可用性和性能。 人工智能/机器学习 工作负载通常涉及全球协作的团队，并且需要 低延迟访问数据以进行模型训练和推理 - 确保 可以从最近的集群位置访问数据，从而减少 潜伏。 此外，它还提供故障转移功能， 即使在集群发生故障时也能不间断地访问数据， 这对于维持系统的可靠性和连续性至关重要 人工智能/机器学习流程。
MinIO 可以与大型语言模型 (LLM) 无缝集成，如下所示 可靠且可扩展的 存储解决方案 用于此类模型所需的大量数据。 组织机构 可以使用 MinIO 来存储预训练的 LLM、微调数据集和其他 文物。 这确保了模型训练期间轻松访问和检索 和模型服务。 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的潜力来实现自然 语言处理任务。
MinIO 可用于 检索增强生成 (RAG) 通过充当人工智能模型的高性能对象存储后端， 数据集。 在 RAG 设置中，MinIO 可以存储用于 从大型语言模型 (LLM) 创建领域特定的响应。 一个 支持人工智能的应用程序可以访问语料库并为 法学硕士。 结果是更符合上下文的、更准确的响应 自然语言生成任务，提高整体质量 生成的内容。
MinIO坚持云运营模式——容器化， 编排、自动化、API 和 S3 兼容性。 这允许跨云和云的无缝 AI/ML 集成 通过提供用于存储和访问数据的统一接口来定义类型。 由于大多数 AI/ML 框架和应用程序旨在与 S3 API，拥有业界最好的兼容性很重要。 和 超过 13 亿个 Docker 拉取了它的名字——没有对象存储拥有 更多开发人员和应用程序验证其兼容性 - 24/7/365。 这种兼容性确保 AI/ML 工作流程可以访问和 利用存储在 MinIO 对象存储中的数据，无论底层如何 云基础设施，促进灵活且不可知的数据方法 跨不同云环境的管理和处理。
在边缘，网络延迟、数据丢失和软件膨胀会降低性能 表现。 MinIO 是世界上最快的对象存储，小于 二进制文件大小为 100MB，可以部署在任何硬件上。 此外， MinIO Bucket Notifications 和 Object Lambda 等功能可以轻松实现 用于构建可以立即跨新事物运行推理的系统 摄取的数据。 是否是机载物体检测 高空无人机或交通轨迹预测 自动驾驶汽车，MinIO 使人工智能的任务关键型应用能够 以快速、容错的方式存储和使用数据 简单的。
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实现数据管理自动化 任务，优化存储效率并减少运营开销。 通过生命周期策略，组织可以自动移动 将不经常访问的 AI/ML 数据转移到成本较低的存储层，从而释放 为更关键和活跃的工作负载提供宝贵的资源。 这些 功能确保 AI/ML 从业者可以专注于模型训练和 开发，同时MinIO智能管理数据，增强整体 工作流程性能和成本效益。 另外，生命周期 管理通过强制保留和帮助维护数据合规性 删除政策，确保 AI/ML 数据集遵守监管规定 要求。
与人工智能/机器学习相比，更少的工作负载更多地依赖于何时发生的事情。 MinIO 通过先进的 对象保留 功能解决了这个问题，确保存储数据的完整性和合规性 随着时间的推移。 通过执行保留策略，MinIO 可以帮助组织 保持 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。 这个功能是 对于数据治理、法规遵从性和 AI/ML 实验的可重复性，因为它保证了关键的 数据在特定时间内保持可访问且不变， 支持准确的模型训练和分析。
MinIO 通过多种方式为 AI 数据集提供强大的数据保护 具有不同的特征。 支持 纠删码 and 站点复制确保数据冗余和容错，以防范 硬件故障或数据损坏。 MinIO 还允许对 静态和传输中的数据加密从而保护数据免遭未经授权的访问。 此外，MinIO 的 对 身份和访问管理 (IAM) 的支持使组织能够控制对其 AI 数据集的访问，确保 只有授权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 帮助维护人工智能的完整性、可用性和机密性 数据集的整个生命周期。
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