La revolución de la IA impulsada por GPU y almacenamiento de objetos de alto rendimiento

Somos almacenamiento de objetos de alto rendimiento

Rendimiento a gran escala para IA

RustFS aprovecha su arquitectura distribuida y las capacidades del almacenamiento de objetos. Durante el entrenamiento de modelos, la configuración distribuida de RustFS permite acceso paralelo a datos y operaciones de E/S, reduciendo la latencia y acelerando los tiempos de entrenamiento. El acceso de alto rendimiento y alto rendimiento de RustFS garantiza una recuperación rápida y un despliegue eficaz de los datos almacenados para los modelos de IA, minimizando la latencia de inferencia. Aún más importante, el rendimiento de RustFS escala linealmente desde 100 TB hasta 100 PB o más. Esto optimiza el flujo de trabajo de IA de extremo a extremo, mejorando el desarrollo y servicio de modelos y ofreciendo cargas de trabajo de IA más eficientes y respuestas más rápidas.

Núcleo del ecosistema de IA

RustFS es el estándar de almacenamiento de objetos compatible con S3 para cargas de trabajo de IA. Esta ubicuidad significa que el ecosistema de IA/ML se integra con RustFS. No nos creas a nosotros: entra en tu framework favorito y deja que Google te muestre las pruebas.

Escala necesaria para entrenamiento e inferencia

Las empresas almacenan continuamente datos para aplicaciones de IA y modelos de lenguaje grande (LLM), que pueden reutilizarse para reentrenamiento y mejorar la precisión. La escalabilidad de RustFS permite ampliar la capacidad de almacenamiento bajo demanda, garantizando acceso fluido a los datos y computación de alto rendimiento, factores críticos para el éxito de aplicaciones de IA/ML.

Almacenamiento resiliente (tolerante a fallos) para IA

RustFS permite almacenar grandes volúmenes de datos —incluyendo conjuntos de entrenamiento, modelos y resultados intermedios— de forma tolerante a fallos. Esta resiliencia es esencial para IA/ML porque asegura que los datos estén siempre accesibles, incluso ante fallos de hardware o caídas del sistema. Con la arquitectura distribuida y las capacidades de replicación de RustFS, los flujos de trabajo de IA/ML pueden ejecutarse sin interrupciones y seguir ofreciendo información y predicciones precisas, mejorando la fiabilidad general de las aplicaciones impulsadas por IA.

Almacenamiento fiable (siempre disponible) para cargas de IA

La replicación activo-activo de RustFS permite acceso simultáneo a través de clústeres distribuidos geográficamente. Esto es especialmente útil para IA/ML, ya que mejora la disponibilidad y el rendimiento de los datos. Las cargas de trabajo de IA/ML suelen involucrar equipos con colaboración global y requieren acceso de baja latencia a los datos utilizados para entrenamiento e inferencia; poder acceder desde el clúster más cercano reduce la latencia. Además, esta capacidad proporciona conmutación por error, garantizando acceso ininterrumpido incluso ante fallos de clúster, lo que mantiene la fiabilidad y continuidad de los procesos de IA/ML.

Soluciones de almacenamiento para modelos de lenguaje grande (LLM)

RustFS se integra perfectamente con LLM como una solución de almacenamiento fiable y escalable para los enormes volúmenes de datos que estos modelos requieren. Las organizaciones pueden usar RustFS para almacenar LLM preentrenados, conjuntos de datos de fine-tuning y otros artefactos, asegurando acceso y recuperación sencillos durante el entrenamiento y el servicio de modelos. La naturaleza distribuida de RustFS posibilita acceso paralelo a los datos, reduciendo cuellos de botella y acelerando el entrenamiento e inferencia con LLM, para que científicos de datos y desarrolladores aprovechen al máximo su potencial en tareas de PLN.

Almacenamiento de contexto para RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RustFS puede usarse como backend de almacenamiento de objetos de alto rendimiento para RAG y datos relacionados. En una configuración RAG, RustFS puede almacenar el corpus utilizado para generar respuestas específicas de dominio con LLM. Las aplicaciones con IA pueden acceder al corpus para producir respuestas de lenguaje natural más relevantes y precisas según el contexto, mejorando la calidad global del contenido generado.

La nube como modelo operativo: empezar por S3

RustFS adopta un modelo operativo cloud-native: contenerización, orquestación, automatización, API y compatibilidad con S3. Esto permite almacenar y acceder a datos en diferentes nubes mediante una interfaz unificada. Dado que la mayoría de frameworks y aplicaciones de IA/ML están diseñados para trabajar con la API de S3, una compatibilidad de primer nivel es fundamental. Con más de 1.3 mil millones de pulls de Docker, ningún almacenamiento de objetos cuenta con una validación mayor por parte de desarrolladores y aplicaciones — 24/7/365. Esta compatibilidad garantiza que las cargas de IA puedan acceder y utilizar los datos almacenados en RustFS independientemente de la infraestructura cloud subyacente, favoreciendo una gestión de datos flexible y agnóstica entre nubes.

IA en el extremo (Edge AI)

En el edge, la latencia de red, la pérdida de datos y el bloat de software afectan al rendimiento. RustFS es uno de los almacenamientos de objetos más rápidos del mundo, con binarios de menos de 100 MB que pueden desplegarse en cualquier hardware. Además, funciones como Bucket Notifications y Object Lambda facilitan construir sistemas que incorporan datos y ejecutan inferencia de inmediato en nuevos entornos. Ya sea detección de objetos a bordo en drones de gran altitud o predicción de trayectorias de tráfico en vehículos autónomos, el almacenamiento de IA de RustFS permite a aplicaciones de misión crítica almacenar y utilizar datos de forma rápida, tolerante a fallos y sencilla.

Gestión del ciclo de vida para cargas de IA/ML

Las cargas modernas de IA/ML requieren una gestión de ciclo de vida sofisticada. Las capacidades de gestión de ciclo de vida de RustFS automatizan tareas de administración de datos, optimizan la eficiencia de almacenamiento y reducen la sobrecarga operativa. Con políticas de ciclo de vida, las organizaciones pueden mover automáticamente datos de IA de acceso poco frecuente a capas de menor coste, liberando recursos valiosos para cargas más críticas y activas. Estas funciones permiten que los equipos de IA/ML se concentren en el entrenamiento y desarrollo de modelos, mientras RustFS gestiona los datos de manera inteligente, mejorando el rendimiento general del flujo de trabajo y la rentabilidad. Además, las políticas de retención y eliminación ayudan a cumplir requisitos regulatorios.

Retención de objetos para flujos de IA/ML

Muchas cargas de IA/ML dependen de la inmutabilidad temporal y del control de cuándo ocurren cambios. Las funciones avanzadas de retención de objetos garantizan la integridad y conformidad de los datos almacenados a lo largo del tiempo. Mediante políticas de retención, RustFS ayuda a mantener la consistencia de datos de modelos y conjuntos de IA/ML, evitando eliminaciones o modificaciones accidentales o no autorizadas. Esto es clave para el gobierno de datos, el cumplimiento normativo y la reproducibilidad de experimentos, ya que asegura que los datos críticos permanezcan accesibles e inmutables durante un periodo definido, apoyando entrenamientos y análisis precisos.

Protección de datos para conjuntos de IA críticos

RustFS ofrece múltiples funciones de protección. Admite codificación de borrado y replicación entre sitios para garantizar redundancia y tolerancia a fallos frente a hardware defectuoso o corrupción de datos. RustFS permite cifrar datos en reposo y en tránsito para protegerlos de accesos no autorizados. Además, su soporte de IAM (gestión de identidades y accesos) proporciona control de acceso granular a los datos de IA, asegurando que solo usuarios o aplicaciones autorizadas puedan acceder y modificarlos. Estos mecanismos integrales de protección ayudan a mantener la integridad, disponibilidad y confidencialidad de los conjuntos de IA durante todo su ciclo de vida.