Революция ИИ на базе GPU и высокопроизводительного объектного хранилища

Мы — высокопроизводительное объектное хранилище

Масштабная производительность для ИИ

RustFS использует распределённую архитектуру и преимущества объектного хранения. Во время обучения моделей распределённая конфигурация RustFS обеспечивает параллельный доступ к данным и операции ввода-вывода, уменьшая задержки и ускоряя обучение. Высокая пропускная способность RustFS гарантирует быстрое чтение и развёртывание данных, используемых моделями ИИ, что минимизирует задержки инференса. Ещё важнее, что производительность RustFS масштабируется линейно — от 100 TB до 100 PB и выше. Это оптимизирует сквозные конвейеры ИИ, улучшает разработку и сервис моделей, обеспечивая более эффективные рабочие нагрузки ИИ и более быстрые ответы.

Ядро экосистемы искусственного интеллекта

RustFS — стандарт объектного хранилища с совместимостью S3 для рабочих нагрузок ИИ. Благодаря повсеместности S3 экосистема ИИ/ML интегрируется с RustFS. Не верьте нам на слово — откройте любимый фреймворк и посмотрите подтверждения в поиске Google.

Масштаб для обучения и инференса

Компании постоянно собирают и хранят данные для приложений ИИ и больших языковых моделей (LLM). Эти данные можно использовать для повторного обучения и повышения точности. Масштабируемость RustFS позволяет по требованию увеличивать ёмкость хранения, обеспечивая плавный доступ к данным и высокопроизводительные вычисления — критично для успеха приложений ИИ/ML.

Отказоустойчивое хранилище для ИИ

RustFS позволяет хранить большие объёмы данных — наборы для обучения, модели и промежуточные результаты — с устойчивостью к сбоям. Такая надёжность жизненно важна для ИИ/ML, поскольку гарантирует доступность данных даже при сбоях оборудования или отказах систем. Благодаря распределённой архитектуре и возможностям репликации RustFS конвейеры ИИ/ML продолжают работать без сбоев и предоставляют точные инсайты и прогнозы, повышая общую надёжность ИИ-приложений.

Надёжное («всегда включено») хранилище для нагрузок ИИ

Активно-активная репликация RustFS поддерживает одновременный доступ через несколько географически распределённых кластеров. Это увеличивает доступность данных и производительность, что важно для ИИ/ML. Такие нагрузки часто выполняются распределёнными командами по всему миру и требуют низкой задержки доступа к данным для обучения и инференса — доступ из ближайшего кластера снижает задержки. Кроме того, репликация обеспечивает отказоустойчивость и непрерывный доступ к данным даже при сбоях кластера, поддерживая надёжность и непрерывность процессов ИИ/ML.

Хранилище для больших языковых моделей (LLM)

RustFS бесшовно интегрируется с LLM как надёжное и масштабируемое хранилище для огромных объёмов данных, необходимых таким моделям. Организации могут хранить в RustFS предварительно обученные LLM, наборы данных для дообучения и другие артефакты. Это обеспечивает простой доступ и получение данных во время обучения и сервинга моделей. Распределённая природа RustFS позволяет параллельный доступ к данным, уменьшая узкие места и ускоряя обучение и инференс LLM, помогая специалистам по данным и разработчикам раскрыть потенциал LLM для задач обработки естественного языка.

Хранилище контекста для RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RustFS можно использовать как высокопроизводительное объектное хранилище для RAG и связанных данных. В конфигурации RAG RustFS хранит корпус данных, используемый LLM для генерации ответов, специфичных для домена. Приложения на основе ИИ получают доступ к корпусу и формируют более релевантные и точные ответы в естественном языке, повышая качество генерируемого контента.

Облако как операционная модель — начинать с S3

RustFS следует cloud-native модели: контейнеризация, оркестрация, автоматизация, API и совместимость с S3. Это позволяет работать с данными в разных облаках через единый интерфейс. Поскольку большинство фреймворков и приложений ИИ/ML спроектированы под API S3, лучшая в отрасли совместимость критична. С более чем 1.3 млрд загрузок Docker ни одно объектное хранилище не имеет большей валидации совместимости разработчиками и приложениями — 24/7/365. Такая совместимость гарантирует, что нагрузки ИИ смогут обращаться к данным в RustFS вне зависимости от базовой облачной инфраструктуры, формируя гибкий и агностичный подход к управлению данными в мультиоблачной среде.

Edge AI (ИИ на периферии)

На периферии задержки сети, потеря данных и «разрастание» ПО ухудшают производительность. RustFS — одно из самых быстрых объектных хранилищ: бинарник менее 100 MB, разворачивается на любом оборудовании. Кроме того, такие возможности, как Bucket Notifications и Object Lambda, упрощают построение систем, которые сразу начинают выполнять инференс на новых данных. Будь то бортовое распознавание объектов на высотных дронах или прогноз траекторий трафика в автономных автомобилях — ИИ-хранилище RustFS позволяет критически важным приложениям быстро, просто и отказоустойчиво хранить и использовать данные.

Управление жизненным циклом для нагрузок ИИ/ML

Современные нагрузки ИИ/ML требуют продвинутого управления жизненным циклом. Возможности RustFS по lifecycle-менеджменту автоматизируют задачи управления данными, повышают эффективность хранения и снижают операционные издержки. С политиками жизненного цикла организации могут автоматически перемещать редко используемые данные ИИ на более дешёвые уровни, высвобождая ценные ресурсы для более критичных и активных задач. Эти функции позволяют практикам ИИ/ML сосредоточиться на обучении и разработке моделей, пока RustFS интеллектуально управляет данными, повышая производительность и рентабельность конвейера. Кроме того, политики удержания и удаления помогают соответствовать нормативным требованиям.

Retention (удержание) объектов для конвейеров ИИ/ML

Многие нагрузки ИИ/ML зависят от неизменности и контроля моментов изменения данных. Расширенные возможности удержания объектов обеспечивают целостность и соответствие данных в течение времени. Реализуя политики удержания, RustFS помогает поддерживать согласованность данных моделей и датасетов ИИ/ML, предотвращая случайное или несанкционированное удаление/изменение. Это важно для управления данными, соблюдения регуляторных требований и воспроизводимости экспериментов, гарантируя, что критические данные остаются доступными и неизменными в течение заданного периода — в поддержку точного обучения и аналитики.

Защита данных ключевых датасетов ИИ

RustFS предоставляет широкий набор механизмов защиты. Поддерживаются кодирование стирания (erasure coding) и межсайтовая репликация, обеспечивающие избыточность и устойчивость к сбоям оборудования или повреждениям данных. RustFS позволяет шифровать данные «на диске» и «в полёте», защищая их от несанкционированного доступа. Поддержка IAM (управление идентификацией и доступом) даёт организациям тонкий контроль доступа к данным ИИ, гарантируя, что только уполномоченные пользователи и приложения могут читать и модифицировать их. Эти комплексные механизмы помогают поддерживать целостность, доступность и конфиденциальность датасетов ИИ на протяжении всего жизненного цикла.