Révolution IA alimentée par les GPU et le stockage d'objets haute performance

Nous sommes le stockage d'objets haute performance

Le stockage IA délivre des performances à l'échelle

RustFS accélère les charges de travail IA/ML en tirant parti de son architecture distribuée et de ses capacités de stockage d'objets. Pendant l'entraînement de modèle, la configuration distribuée de RustFS permet l'accès parallèle aux données et les opérations I/O, réduisant la latence et accélérant les temps d'entraînement. Pour l'inférence de modèle, l'accès aux données à haut débit de RustFS assure une récupération et un déploiement rapides des données stockées pour les modèles IA, permettant des prédictions avec une latence minimale. Plus important encore, les performances de RustFS s'étendent linéairement de 100 To à 100 Po et au-delà. Ceci optimise les flux de travail IA de bout en bout, améliorant le développement et le service de modèles, résultant en des charges de travail IA plus efficaces et des temps de réponse plus rapides pour les applications.

Cœur de l'écosystème IA

RustFS est la norme pour le stockage d'objets compatible S3 pour les charges de travail IA. Cette ubiquité signifie que tout l'écosystème IA/ML s'intègre avec RustFS. Ne nous croyez pas sur parole - entrez votre framework favori et laissez Google fournir la preuve.

Échelle requise pour l'entraînement et l'inférence

Les entreprises collectent et stockent continuellement des données IA que les applications et modèles de langage volumineux peuvent utiliser pour réentraîner les modèles pour une précision améliorée. La scalabilité de RustFS permet aux organisations de mettre à l'échelle leur capacité de stockage à la demande, assurant un accès fluide aux données et un calcul haute performance essentiels pour le succès des applications IA/ML.

Stockage IA résilient (tolérant aux pannes)

RustFS permet aux organisations de stocker de grandes quantités de données, incluant des jeux de données d'entraînement, des modèles et des résultats intermédiaires de manière tolérante aux pannes. Cette résilience est cruciale pour le stockage ML et IA car elle assure que les données restent accessibles même en cas de pannes matérielles ou de plantages système. Avec l'architecture distribuée et les capacités de réplication de données de RustFS, les flux de travail IA/ML peuvent fonctionner de manière transparente et continuer à fournir des insights et prédictions précis, améliorant la fiabilité globale des applications pilotées par IA.

Stockage fiable (toujours actif) pour les charges de travail IA

Les capacités de réplication active-active de RustFS supportent l'accès simultané à travers de multiples clusters distribués géographiquement. C'est important pour l'IA/ML car cela améliore la disponibilité et les performances des données. Les charges de travail IA/ML impliquent souvent des équipes collaboratives mondiales et nécessitent un accès à faible latence aux données stockées pour l'entraînement et l'inférence de modèles IA - assurant que les données puissent être accédées depuis l'emplacement de cluster le plus proche, réduisant la latence. De plus, cela fournit des capacités de basculement, assurant un accès ininterrompu aux données même pendant les pannes de cluster, ce qui est crucial pour maintenir la fiabilité et la continuité des processus IA/ML.

Solutions de stockage pour les modèles de langage volumineux

RustFS peut s'intégrer de manière transparente avec les modèles de langage volumineux (LLM) comme solution de stockage fiable et scalable pour les données massives requises par de tels modèles. Les organisations peuvent utiliser le stockage RustFS pour les LLM pré-entraînés, les jeux de données de fine-tuning et autres artefacts. Ceci assure un accès et une récupération faciles pendant l'entraînement et le service de modèles. La nature distribuée de RustFS permet l'accès parallèle aux données, réduisant les goulots d'étranglement de transfert de données et accélérant l'entraînement et l'inférence LLM, permettant aux data scientists et développeurs d'exploiter pleinement le potentiel des modèles de langage volumineux pour les tâches de traitement du langage naturel.

Stockage contextuel pour la génération augmentée par récupération

RustFS peut servir de backend de stockage d'objets haute performance pour les modèles IA pour la génération augmentée par récupération (RAG) et les données. Dans les configurations RAG, RustFS peut stocker les corpus utilisés pour créer des réponses spécifiques au domaine à partir des modèles de langage volumineux (LLM). Les applications pilotées par IA peuvent accéder au corpus et le résultat est des réponses plus contextuellement pertinentes et précises pour les tâches de génération de langage naturel, améliorant la qualité globale du contenu généré.

Cloud comme modèle opérationnel - Commencer par S3

RustFS adhère aux modèles opérationnels cloud - conteneurisation, orchestration, automatisation, APIs, et compatibilité S3. Ceci permet le stockage et l'accès aux données inter-cloud et inter-type de stockage en fournissant une interface unifiée pour stocker et accéder aux données. Puisque la plupart des frameworks et applications IA/ML sont conçus pour fonctionner avec les APIs S3, avoir la meilleure compatibilité de l'industrie est crucial. Avec plus de 1,3 milliard de pulls Docker - aucun stockage d'objets n'a plus de validation de développeur et d'application de sa compatibilité - 24/7/365. Cette compatibilité assure que les charges de travail IA peuvent accéder et exploiter les données stockées dans le stockage d'objets RustFS indépendamment de l'infrastructure cloud sous-jacente, facilitant des approches flexibles et agnostiques de gestion et traitement des données à travers différents environnements cloud.

Stockage IA de pointe

À la pointe, la latence réseau, la perte de données et l'obésité logicielle dégradent les performances. RustFS est le stockage d'objets le plus rapide au monde avec un binaire sous 100 Mo qui peut être déployé sur n'importe quel matériel. De plus, des fonctionnalités comme les notifications de buckets RustFS et Object Lambda facilitent la construction de systèmes qui peuvent immédiatement exécuter l'inférence sur les données nouvellement introduites. Que ce soit la détection d'objets aéroportée sur des drones à haute altitude ou la prédiction de trajectoire de trafic pour véhicules autonomes, le stockage IA de RustFS permet aux applications critiques de stocker et utiliser leurs données de manière rapide, tolérante aux pannes et simple.

Gestion du cycle de vie pour les charges de travail ML/IA

Les charges de travail IA/ML modernes nécessitent une gestion sophistiquée du cycle de vie. Les capacités de gestion du cycle de vie de RustFS automatisent les tâches de gestion des données, optimisant l'efficacité du stockage et réduisant la charge opérationnelle. Avec les politiques de cycle de vie, les organisations peuvent automatiquement déplacer les données IA peu fréquemment accédées vers des niveaux de stockage à coût réduit, libérant des ressources précieuses pour des charges de travail plus critiques et actives. Ces capacités assurent que les praticiens IA/ML peuvent se concentrer sur l'entraînement et le développement de modèles tandis que RustFS gère intelligemment les données, améliorant les performances globales du flux de travail et la rentabilité. De plus, les couches de gestion du cycle de vie assurent que les jeux de données IA/ML se conforment aux exigences réglementaires en appliquant les exigences de politique de rétention et suppression.

Rétention d'objets pour les flux de travail IA/ML

Peu de charges de travail dépendent plus du moment où les choses se sont passées que l'IA/ML. Ceci est traité par des capacités avancées de rétention d'objets qui assurent l'intégrité et la conformité des données stockées dans le temps. En implémentant des politiques de rétention, RustFS peut aider les organisations à maintenir la cohérence des données pour les modèles et jeux de données IA/ML, prévenant les suppressions ou modifications accidentelles ou non autorisées. Cette fonctionnalité est cruciale pour la gouvernance des données, la conformité réglementaire et la reproductibilité des expériences IA/ML, car elle garantit que les données critiques restent accessibles et immuables pour des durées spécifiques, supportant l'entraînement et l'analyse précis de modèles.

Protection des données pour les jeux de données IA principaux

RustFS protège les données grâce à un certain nombre de capacités différentes. Il supporte le codage d'effacement et la réplication de site, assurant la redondance des données et la tolérance aux pannes pour prévenir les pannes matérielles ou la corruption de données. RustFS permet également le chiffrement des données au repos et en transit, protégeant les données de l'accès non autorisé. De plus, le support de RustFS pour la gestion d'identité et d'accès (IAM) permet aux organisations de contrôler l'accès à leurs données stockées pour les charges de travail IA, assurant que seuls les utilisateurs ou applications autorisés peuvent accéder et modifier les données. Ces mécanismes complets de protection des données fournis par RustFS aident à maintenir l'intégrité, la disponibilité et la confidentialité des jeux de données IA tout au long de leur cycle de vie.