Pamięć kompatybilna z S3 dla danych treningowych i modeli
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe wymagają dużych ilości danych. Nasza pamięć masowa obiektów kompatybilna z S3 zapewnia infrastrukturę dla Twoich danych treningowych – bezpiecznie i zgodnie z RODO.
Integruj pamięć masową bezpośrednio w swoich pipeline'ach ML poprzez standardowy interfejs API S3.
Intercolo oferuje optymalną infrastrukturę dla Twoich projektów AI – od przechowywania danych po integrację z Twoimi pipeline'ami ML.
Duzi dostawcy chmury często naliczają wysokie opłaty za egress, które mogą szybko przekroczyć budżet Twojego projektu AI.
Międzynarodowi dostawcy często rodzą wątpliwości co do zgodności z RODO i suwerenności danych.
Złożone modele cenowe z kosztami API, opłatami za pobieranie i nieprzewidywalnymi dodatkowymi kosztami utrudniają planowanie budżetu.
Przejrzyste ceny bez ukrytych kosztów za ruch wychodzący – idealne dla intensywnych przepływów pracy AI.
Własna infrastruktura we Frankfurcie – żaden dostawca chmury z USA, żadne strony trzecie, pełna suwerenność danych.
Prosty model cenowy: płacisz tylko za używaną pamięć masową i ruch. Brak minimalnych okresów.
Bezproblemowa integracja z TensorFlow, PyTorch, Jupyter i innymi narzędziami ML przez API S3.
Twoje dane są przechowywane w niemieckich centrach danych.
Brak ukrytych kosztów za pobieranie lub wywołania API.
Transfer szyfrowany TLS.
Płać tylko za używaną pamięć masową, możliwość rozbudowy w każdej chwili.
Przejrzyste ceny bez minimalnych terminów ani zobowiązań.
Dostosuj opcje, aby obliczyć swoją indywidualną cenę za Obiektowy Storage
Wszystkie ceny nie zawierają podatku VAT. Rabaty ilościowe są stosowane automatycznie.
Dzięki naszemu interfejsowi API kompatybilnemu z S3, nasza pamięć masowa może być bezpośrednio zintegrowana z procesami treningowymi, ewaluacyjnymi i wdrożeniowymi.
Dostęp: kompatybilny z S3 poprzez aws-cli, SDK (Python, Go, Java), rclone, narzędzia CI/CD.
Przechowywanie dużych korpusów, danych wektorowych, adnotacji.
Archiwizacja danych obrazów i wideo do detekcji obiektów, segmentacji, klasyfikacji.
Długoterminowa archiwizacja krytycznych czasowo danych surowych do późniejszej optymalizacji modeli.
Pamięć masowa dla otwartych zbiorów danych, danych symulacyjnych, artefaktów modeli.