GPU'lar ve Yüksek Performanslı Nesne Depolama ile Güçlendirilen Yapay Zeka Devrimi

Yüksek performanslı nesne depolama çözümleriyiz.

Yapay Zeka Depolama Ölçekte Performans Sağlar

RustFS, dağıtık mimarisi ve nesne depolama yeteneklerini kullanarak yapay zeka/makine öğrenimi (AI/ML) iş yüklerini hızlandırır. Model eğitimi sırasında, RustFS'in dağıtık kurulumu paralel veri erişimi ve G/Ç işlemlerine izin verir, gecikmeyi azaltır ve eğitim sürelerini hızlandırır. Model çıkarsama için, RustFS'in yüksek verimli veri erişimi, yapay zeka modelleri için depolanan verilerin hızlı bir şekilde alınmasını ve dağıtılmasını sağlar, böylece minimum gecikme ile tahminler yapılabilir. Daha da önemlisi, RustFS'in performansı 100 TB'den 100 PB'ye ve ötesine kadar doğrusal olarak ölçeklenir. Bu, uçtan uca yapay zeka iş akışlarını optimize eder, model geliştirme ve hizmet sunumunu geliştirir, böylece daha verimli yapay zeka iş yükleri ve uygulamalar için daha hızlı yanıt süreleri elde edilir.

Yapay Zeka Ekosisteminin Çekirdeği

RustFS, yapay zeka iş yükleri için S3 uyumlu nesne depolama standardıdır. Bu yaygınlık, tüm yapay zeka/makine öğrenimi ekosisteminin RustFS ile entegre olabileceği anlamına gelir. Sözümüze güvenmeyin - favori çerçevenizi girin ve Google'ın kanıtlamasına izin verin.

Eğitim ve Çıkarsama için Gerekli Ölçek

Kuruluşlar, uygulamaların ve büyük dil modellerinin doğruluğunu artırmak için modelleri yeniden eğitmek üzere kullanabileceği yapay zeka verilerini sürekli olarak toplar ve depolar. RustFS'in ölçeklenebilirliği, kuruluşların depolama kapasitelerini talep üzerine ölçeklendirmelerine olanak tanır, böylece yapay zeka/makine öğrenimi uygulamalarının başarısı için pürüzsüz veri erişimi ve yüksek performanslı hesaplama sağlanır.

Dayanıklı (Hata Toleranslı) Yapay Zeka Depolama

RustFS, kuruluşların eğitim veri setleri, modeller ve ara sonuçlar dahil olmak üzere büyük miktarda veriyi hata toleranslı bir şekilde depolamasına olanak tanır. Bu dayanıklılık, makine öğrenimi ve yapay zeka depolama için çok önemlidir çünkü donanım arızaları veya sistem çökmeleri durumunda bile verilerin erişilebilir kalmasını sağlar. RustFS'in dağıtık mimarisi ve veri çoğaltma yetenekleri ile yapay zeka/makine öğrenimi iş akışları sorunsuz bir şekilde çalışabilir ve doğru içgörüler ve tahminler sunmaya devam edebilir, böylece yapay zeka destekli uygulamaların genel güvenilirliği artırılır.

Güvenilir (Sürekli Çalışan) Yapay Zeka İş Yükleri için Depolama

RustFS'in aktif-aktif çoğaltma yetenekleri, coğrafi olarak dağıtılmış birden fazla küme arasında eşzamanlı erişimi destekler. Bu, yapay zeka/makine öğrenimi için önemlidir çünkü veri kullanılabilirliğini ve performansını artırır. Yapay zeka/makine öğrenimi iş yükleri genellikle küresel olarak işbirliği yapan ekipleri içerir ve yapay zeka model eğitimi ve çıkarsama için depolanan veriye düşük gecikmeli erişim gerektirir - böylece verilerin en yakın küme konumundan erişilebilmesi sağlanır ve gecikme azaltılır. Ayrıca, failover yetenekleri sağlar, böylece küme arızaları sırasında bile veriye kesintisiz erişim sağlanır, bu da yapay zeka/makine öğrenimi süreçlerinin güvenilirliğini ve sürekliliğini korumak için çok önemlidir.

Büyük Dil Modelleri için Depolama Çözümleri

RustFS, büyük dil modelleri (LLM'ler) için gerekli olan büyük veriler için güvenilir ve ölçeklenebilir bir depolama çözümü olarak sorunsuz bir şekilde entegre olabilir. Kuruluşlar, önceden eğitilmiş LLM'ler, ince ayar veri setleri ve diğer yapıtlar için RustFS depolamasını kullanabilir. Bu, model eğitimi ve model hizmeti sırasında kolay erişim ve alma sağlar. RustFS'in dağıtık doğası, paralel veri erişimine izin verir, veri transferi darboğazlarını azaltır ve LLM eğitimini ve çıkarsamasını hızlandırır, böylece veri bilimcileri ve geliştiriciler doğal dil işleme görevleri için büyük dil modellerinin potansiyelini tam olarak kullanabilir.

Alıntıyla Zenginleştirilmiş Üretim için Bağlamsal Depolama

RustFS, Alıntıyla Zenginleştirilmiş Üretim (RAG) ve veri için yapay zeka modelleri için yüksek performanslı bir nesne depolama arka ucu olarak hizmet edebilir. RAG kurulumlarında, RustFS, Büyük Dil Modelleri'nden (LLM'ler) alan özel yanıtlar oluşturmak için kullanılan korpusları depolayabilir. Yapay zeka destekli uygulamalar korpusa erişebilir ve sonuç, doğal dil üretimi görevleri için daha bağlamsal olarak ilgili ve doğru yanıtlardır, böylece üretilen içeriğin genel kalitesi iyileştirilir.

Bulut İşletim Modeli Olarak - S3 ile Başlayarak

RustFS, bulut işletim modellerine uygunluk gösterir - konteynerleştirme, orkestrasyon, otomasyon, API'ler ve S3 uyumluluğu. Bu, farklı bulutlar ve depolama türleri arasında veri depolama ve erişim için birleşik bir arayüz sağlayarak, çapraz bulut ve çapraz depolama türü veri depolama ve erişimine olanak tanır. Çoğu yapay zeka/makine öğrenimi çerçevesi ve uygulaması S3 API'leri ile çalışacak şekilde tasarlandığından, sektördeki en iyi uyumluluğa sahip olmak çok önemlidir. 1.3 milyardan fazla Docker çekme işlemi ile - hiçbir nesne depolama çözümü daha fazla geliştirici ve uygulama doğrulamasına sahip değildir - 24/7/365. Bu uyumluluk, yapay zeka iş yüklerinin altta yatan bulut altyapısından bağımsız olarak RustFS nesne depolamasında depolanan verileri erişebilmesini ve kullanabilmesini sağlar, böylece farklı bulut ortamları arasında esnek ve bağımsız veri yönetimi ve işleme yaklaşımları kolaylaştırılır.

Kenar Yapay Zeka Depolama

Kenarda, ağ gecikmesi, veri kaybı ve yazılım şişkinliği performansı bozar. RustFS, 100 MB'dan küçük bir ikili dosyaya sahip dünyanın en hızlı nesne depolama çözümüdür ve herhangi bir donanıma dağıtılabilir. Ayrıca, RustFS Kovası Bildirimleri ve Nesne Lambda gibi özellikler, yeni tanıtılan veriler üzerinde hemen çıkarsama çalıştırabilen sistemler inşa etmeyi kolaylaştırır. Hava kaynaklı nesne tespiti için yüksek irtifa dronları olsun ya da otonom araçlar için trafik trajektori tahmini olsun, RustFS'in yapay zeka depolama çözümü, kritik görev uygulamalarının verilerini hızlı, hata toleranslı ve basit bir şekilde depolamasına ve kullanmasına olanak tanır.

Makine Öğrenimi/Yapay Zeka İş Yükleri için Yaşam Döngüsü Yönetimi

Modern yapay zeka/makine öğrenimi iş yükleri, sofistike yaşam döngüsü yönetimine ihtiyaç duyar. RustFS'in yaşam döngüsü yönetimi yetenekleri, veri yönetimi görevlerini otomatikleştirir, depolama verimliliğini optimize eder ve işletimsel yükü azaltır. Yaşam döngüsü politikaları ile, kuruluşlar seyrek erişilen yapay zeka verilerini otomatik olarak daha düşük maliyetli depolama katmanlarına taşıyabilir, böylece daha kritik ve aktif iş yükleri için değerli kaynakları serbest bırakabilir. Bu yetenekler, yapay zeka/makine öğrenimi uygulayıcıların model eğitimi ve geliştirmeye odaklanmasını sağlarken, RustFS akıllıca verileri yönetir, genel iş akışı performansını ve maliyet etkinliğini artırır. Ayrıca, yaşam döngüsü yönetimi katmanları, saklama ve silme politika gereksinimlerini uygulayarak yapay zeka/makine öğrenimi veri setlerinin düzenleyici gereksinimlere uygunluğunu sağlar.

Yapay Zeka/Makine Öğrenimi İş Akışları için Nesne Saklama

Az sayıda iş yükü, yapay zeka/makine öğrenimi kadar olayların zamanlamasına bağlıdır. Bu, zaman içinde depolanan verilerin bütünlüğünü ve uyumluluğunu sağlayan gelişmiş nesne saklama yetenekleri ile ele alınır. Saklama politikaları uygulayarak, RustFS kuruluşların yapay zeka/makine öğrenimi modelleri ve veri setleri için veri tutarlılığını korumasına yardımcı olabilir, kazara veya yetkisiz silme veya değişiklikleri önleyebilir. Bu özellik, veri yönetişimi, düzenleyici uyumluluk ve yapay zeka/makine öğrenimi deneylerinin tekrarlanabilirliği için çok önemlidir, çünkü kritik verilerin belirli süreler boyunca erişilebilir ve değiştirilemez kalmasını garanti eder, böylece hassas model eğitimi ve analizi desteklenir.

Çekirdek Yapay Zeka Veri Setleri için Veri Koruma

RustFS, çeşitli yetenekler aracılığıyla verileri korur. Silme kodlaması ve site çoğaltmasını destekler, böylece veri yedekliliği ve hata toleransı sağlanır ve donanım arızaları veya veri bozulmaları önlenir. RustFS ayrıca, verileri yetkisiz erişimden korumak için dinlenme ve iletim sırasında veri şifrelemeyi destekler. Ayrıca, RustFS'in Kimlik ve Erişim Yönetimi (IAM) desteği, kuruluşların yapay zeka iş yükleri için depolanan verilerine erişimi kontrol etmelerine olanak tanır, böylece yalnızca yetkili kullanıcılar veya uygulamalar veriye erişebilir ve değiştirebilir. RustFS tarafından sağlanan bu kapsamlı veri koruma mekanizmaları, yapay zeka veri setlerinin yaşam döngüsü boyunca bütünlüklerini, kullanılabilirliklerini ve gizliliklerini korumaya yardımcı olur.