Stocare compatibilă S3 pentru date de antrenament și modele
AI și învățarea automată necesită cantități mari de date. Stocarea noastră de obiecte compatibilă S3 oferă infrastructura pentru datele dvs. de antrenament – securizată și conformă GDPR.
Integrați stocarea direct în conductele dvs. ML prin API-ul S3 standard.
Intercolo oferă infrastructura optimă pentru proiectele dvs. AI – de la stocarea datelor la integrarea în conductele dvs. ML.
Furnizorii mari de cloud percep adesea taxe egress ridicate care pot depăși rapid bugetul proiectului dvs. AI.
Furnizorii internaționali au adesea incertitudini privind conformitatea GDPR și suveranitatea datelor.
Modelele de prețuri complexe cu costuri API, taxe de recuperare și costuri suplimentare imprevizibile îngreunează planificarea bugetului.
Prețuri transparente fără costuri ascunse pentru traficul de ieșire – ideal pentru fluxuri de lucru AI intensive de date.
Infrastructură proprie în Frankfurt – niciun furnizor cloud din SUA, nicio terță parte, suveranitate completă a datelor.
Model de prețuri simplu: plătiți doar pentru stocarea și traficul utilizat. Fără termene minime.
Integrare fără probleme cu TensorFlow, PyTorch, Jupyter și alte instrumente ML prin API S3.
Datele dvs. sunt stocate în centre de date germane.
Fără costuri ascunse pentru descărcări sau apeluri API.
Transfer criptat TLS.
Plătiți doar pentru stocarea utilizată, extensibilă oricând.
Prețuri transparente fără termene minime sau angajamente.
Ajustați opțiunile pentru a calcula prețul individual pentru Object Storage
Toate prețurile sunt fără TVA. Reducerile de volum sunt aplicate automat.
Datorită API-ului nostru compatibil S3, stocarea noastră poate fi integrată direct în procesele de antrenament, evaluare și implementare.
Acces: compatibil S3 prin aws-cli, SDK-uri (Python, Go, Java), rclone, instrumente CI/CD.
Stocarea corpusurilor mari, a datelor vectoriale, adnotărilor.
Arhivarea datelor de imagini și video pentru detectarea obiectelor, segmentare, clasificare.
Arhivarea pe termen lung a datelor brute critice în timp pentru optimizarea ulterioară a modelelor.
Stocare pentru seturi de date deschise, date de simulare, artefacte de modele.