Armazenamento compatível com S3 para dados de treinamento e modelos
IA e aprendizado de máquina requerem grandes quantidades de dados. Nosso Object Storage compatível com S3 fornece a infraestrutura para seus dados de treinamento – com segurança e em conformidade com o RGPD.
Integre o armazenamento diretamente em seus pipelines de ML via API S3 padrão.
A Intercolo oferece a infraestrutura ideal para seus projetos de IA – desde o armazenamento de dados até a integração em seus pipelines de ML.
Grandes provedores de nuvem frequentemente cobram altas taxas de egress que podem rapidamente exceder o orçamento do seu projeto de IA.
Provedores internacionais frequentemente trazem incertezas em relação à conformidade com o RGPD e à soberania dos dados.
Modelos de preços complexos com custos de API, taxas de recuperação e custos adicionais imprevisíveis dificultam o planejamento orçamentário.
Preços transparentes sem custos ocultos para tráfego de saída – ideal para fluxos de trabalho de IA intensivos em dados.
Infraestrutura própria em Frankfurt – nenhum provedor de nuvem dos EUA, sem terceiros, soberania total dos dados.
Modelo de preços simples: você paga apenas pelo armazenamento e tráfego utilizados. Sem períodos mínimos.
Integração perfeita com TensorFlow, PyTorch, Jupyter e outras ferramentas de ML via API S3.
Seus dados são armazenados em centros de dados alemães.
Sem custos ocultos para downloads ou chamadas de API.
Transferência criptografada por TLS.
Pague apenas pelo armazenamento utilizado, expansível a qualquer momento.
Preços transparentes sem períodos mínimos ou compromissos.
Ajuste as opções para calcular o seu preço individual para Armazenamento de Objetos
Todos os preços excluem IVA. Descontos por volume são aplicados automaticamente.
Graças à nossa API compatível com S3, nosso armazenamento pode ser integrado diretamente aos processos de treinamento, avaliação e implantação.
Acesso: compatível com S3 via aws-cli, SDKs (Python, Go, Java), rclone, ferramentas CI/CD.
Armazenamento de grandes corpora, dados vetoriais, anotações.
Arquivamento de dados de imagem e vídeo para detecção de objetos, segmentação, classificação.
Arquivamento de longo prazo de dados brutos críticos no tempo para otimização posterior de modelos.
Armazenamento para conjuntos de dados abertos, dados de simulação, artefatos de modelos.