AI 革命由 GPU 和高性能对象存储提供支持
我们是高性能对象存储
AI 存储实现大规模性能
RustFS 通过利用其分布式架构和对象存储功能。在模型训练期间，RustFS 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 RustFS 的高通量数据访问确保了快速检索和部署为 AI 模型存储的数据，并通过以下方式实现预测最小的延迟。更重要的是，RustFS 的性能是线性扩展的从 100 TB 到 100 PB 甚至更多。这优化了端到端的 AI 工作流程，增强模型开发和服务，带来更高效的 AI 工作负载和更快的响应速度应用。
人工智能生态系统的核心
RustFS 是 AI 工作负载的 S3 兼容对象存储的标准。这种无处不在意味着 AI/ML 生态系统都与 RustFS 集成。不要相信我们的话，进入你最喜欢的框架，让谷歌为您提供了证据。
训练和推理所需的规模
企业不断收集和存储 AI 数据应用程序和大型语言模型可以使用此数据进行重新训练模型以提高准确性。RustFS 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。
弹性（容错）AI 存储
RustFS 允许组织存储大量数据，包括在容错中训练数据集、模型和中间结果方式。这种弹性对于 ML 和 AI 存储至关重要，因为它确保数据始终可访问，即使在硬件的情况下也是如此故障或系统崩溃。借助 RustFS 的分布式架构和数据复制能力，AI/ML 工作流程可以无缝运行并继续提供准确的见解和预测，增强 AI 驱动应用程序的整体可靠性。
适用于 AI 工作负载的可靠（Always On）存储
RustFS 的主动-主动复制功能支持同时访问跨多个地理位置分散的集群。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存储用于 AI 模型训练和推理的数据 - 确保可以从最近的集群位置访问数据，减少延迟。此外，它还提供故障转移功能，即使在集群中也能提供对数据的不间断访问故障，这对于保持可靠性和 AI/ML 流程的连续性。
适用于大型语言模型的存储解决方案
RustFS 可以与大型语言模型（LLM）无缝集成，因为可靠且可扩展的存储解决方案，适用于此类模型所需的海量数据。组织可以将 RustFS 存储用于预训练的 LLM、微调数据集和其他工件。这确保了在模型训练期间易于访问和检索和模特服务。RustFS 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，实现自然语言处理任务。
用于检索增强生成的上下文存储
RustFS 可用作 AI 模型的高性能对象存储后端，用于检索增强生成（RAG）和数据。在 RAG 设置中，RustFS 可以存储用于从大型语言模型（LLM）创建特定于域的响应。一支持 AI 的应用程序可以访问语料库并为结果是更符合上下文的相关性和准确的响应自然语言生成任务，提升整体质量生成的内容。
云作为运营模式 - 从 S3 开始
RustFS 坚持云运营模式——容器化，编排、自动化、API 和 S3 兼容性。这允许跨云和通过提供用于存储和访问的统一接口来存储和访问云类型数据。由于大多数 AI/ML 框架和应用程序都旨在工作使用 S3 API，在业界具有最佳兼容性至关重要。拥有超过 13 亿个 Docker 拉取 - 没有对象存储有更多的开发人员和应用程序验证其兼容性 - 24/7/365. 这种兼容性可确保 AI 工作负载可以访问和利用存储在 RustFS 对象存储中的数据，而不管底层如何云基础架构，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。
边缘 AI 存储
在边缘，网络延迟、数据丢失和软件膨胀会降低性能。RustFS 是世界上最快的对象存储，小于二进制文件为 100 MB，可以部署在任何硬件上。此外 RustFS Bucket Notifications 和 Object Lambda 等功能可以轻松实现用于构建可以立即跨新系统运行推理的系统引入的数据。无论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，RustFS 的 AI 存储可实现关键任务应用程序以快速的方式存储和使用其数据，容错，简单。
ML/AI 工作负载的生命周期管理
现代 AI/ML 工作负载需要复杂的生命周期管理。RustFS 的生命周期管理功能可自动执行数据管理任务，优化存储效率并减少运营开销。借助生命周期策略，组织可以自动移动将不经常访问的 AI 数据转移到成本较低的存储层，从而释放空间为更关键和更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，而 RustFS 智能管理数据，增强整体工作流程性能和成本效益。此外，生命周期管理层通过强制执行保留和删除策略，确保 AI/ML 数据集符合法规要求要求。
AI/ML 工作流的对象保留
与 AI/ML 相比，更少的工作负载更多地依赖于何时发生的情况。通过高级对象保留功能解决了这个问题，这些功能可确保存储数据的完整性和合规性随着时间的流逝。通过实施保留策略，RustFS 可以帮助组织维护 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。此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持续时间内保持可访问且不变，支持精确的模型训练和分析。
核心 AI 数据集的数据保护
RustFS 通过不同功能的数量。它支持纠删码和站点复制，确保数据冗余和容错，以防止硬件故障或数据损坏。RustFS 还允许静态和传输中的数据加密，从而保护数据免受未经授权的访问。此外，RustFS 的对身份和访问管理（IAM）的支持使组织能够控制对其为 AI 存储的数据的访问工作负载，确保只有授权用户或应用程序才能访问和修改数据。这些全面的数据保护 RustFS 提供的机制有助于维护完整性、可用性、以及 AI 数据集在其整个生命周期中的机密性。