AI 革命由 GPU 和
高效能物件儲存驅動。
AI 資料湖軟體堆疊建立在高效能、與 S3 相容的物件儲存之上。MinIO 是該領域的先驅，從 Tensorflow 到 Kubeflow 的所有內容都已緊密整合，並且可以「開箱即用」。在下方了解更多關於我們獨特之處的資訊。
MinIO 透過利用其分散式架構和物件儲存功能，為模型訓練和模型服務提供卓越的效能。在模型訓練期間，MinIO 的分散式設定允許並行資料存取和 I/O 操作，從而減少延遲並加速訓練時間。對於模型服務，MinIO 的高輸送量資料存取可確保快速檢索和部署為 AI 模型儲存的資料，並以最小的延遲實現預測。更重要的是，MinIO 的效能從數百 TB 線性擴展到數百 PB 甚至更多。這優化了端到端的 AI 工作流程，增強了模型開發和服務，從而實現更高效的 AI 工作負載和反應更靈敏的應用程式。
MinIO 是 AI 工作負載中與 S3 相容的物件儲存的標準。這種普遍性意味著 AI/ML 生態系統都與 MinIO 整合。不要只相信我們的話，輸入您最喜歡的框架，讓 Google 為您提供證據。
企業不斷收集和儲存 AI 應用程式的資料，而大型語言模型可以使用這些資料重新訓練模型以提高準確性。MinIO 的可擴展性允許組織按需擴展其儲存容量，確保順暢的資料存取和高效能運算，這對於 AI/ML 應用程式的成功至關重要。
MinIO 允許組織以容錯的方式儲存大量資料，包括訓練資料集、模型和中間結果。這種彈性對於 ML 和 AI 儲存至關重要，因為它可以確保即使在發生硬體故障或系統崩潰的情況下，資料也始終可存取。借助 MinIO 的分散式架構和資料複寫功能，AI/ML 工作流程可以無縫運作並繼續提供準確的洞察和預測，從而增強 AI 驅動應用程式的整體可靠性。
MinIO 的主動式複寫功能可實現跨多個地理分散式叢集同時存取資料。這對於 AI/ML 至關重要，因為它可以增強資料可用性和效能。AI/ML 工作負載通常涉及在全球範圍內協作的團隊，並且需要低延遲存取為 AI 模型訓練和推理儲存的資料 - 確保可以從最近的叢集位置存取資料，從而減少延遲。此外，它還提供容錯移轉功能，即使在叢集故障的情況下，也可以不間斷地存取資料，這對於維護 AI/ML 流程的可靠性和連續性至關重要。
MinIO 可以與大型語言模型 (LLM) 無縫整合，作為此類模型所需大量資料的可靠且可擴展的儲存解決方案。組織可以使用 MinIO 儲存預先訓練的 LLM、微調資料集和其他人工因素。這可確保在模型訓練和模型服務期間輕鬆存取和檢索。MinIO 的分散式特性允許並行資料存取，從而減少資料傳輸瓶頸並加速 LLM 訓練和推理，使資料科學家和開發人員能夠充分利用大型語言模型在自然語言處理任務中的潛力。
MinIO 可以透過充當 AI 模型和資料集的高效能物件儲存後端，用於檢索增強生成 (RAG)。在 RAG 設定中，MinIO 可以儲存用於從大型語言模型 (LLM) 建立特定領域回應的自訂語料庫。啟用 AI 的應用程式可以存取語料庫並為 LLM 建立上下文。結果是在自然語言生成任務中產生與上下文更相關且更準確的回應，從而提高產生內容的整體品質。
MinIO 遵循雲端運作模式 – 容器化、協調、自動化、API 以及S3 相容性。這透過提供統一的介面來儲存和存取資料，實現跨雲端和雲端類型的 AI 儲存的無縫整合。由於大多數 AI/ML 框架和應用程式都設計為與 S3 API 協同運作，因此在業界擁有最佳的相容性至關重要。MinIO 的 Docker 映像檔下載次數已超過 13 億次，沒有任何物件儲存的開發人員和應用程式像它一樣，每天 24 小時、全年 365 天地驗證其相容性。此相容性確保 AI 工作負載能夠存取和利用儲存在 MinIO 物件儲存中的資料，而無論底層的雲端基礎架構為何，從而在各種不同的雲端環境中，促進資料管理和處理的彈性和獨立性。
在邊緣運算中，網路延遲、資料遺失和軟體膨脹會降低效能。MinIO 是世界上速度最快的物件儲存，二進位檔案小於 100 MB，並且可以部署在任何硬體上。此外，諸如 MinIO Bucket Notifications 和 Object Lambda 等功能可以輕鬆地用於建構系統，以便在新資料攝取時立即執行推論。無論是在高空無人機上進行物體偵測，還是在自動駕駛汽車中進行交通軌跡預測，MinIO 的 AI 儲存都能讓任務關鍵型應用程式以快速、容錯且簡單的方式儲存和使用其資料。
現代 AI/ML 工作負載需要複雜的生命週期管理。MinIO 的生命週期管理功能可自動執行資料管理任務，從而最佳化儲存效率並減少營運負擔。透過生命週期政策，組織可以自動將不常存取的 AI 資料移至較低成本的儲存層，從而為更關鍵和活躍的工作負載釋放寶貴的資源。這些功能可確保 AI/ML 從業人員能夠專注於模型訓練和開發，同時 MinIO 會智慧地管理資料，從而提高整體工作流程的效能和成本效益。此外，生命週期管理透過執行保留和刪除政策，有助於維持資料合規性，確保 AI/ML 資料集符合法規要求。
相較於 AI/ML，很少有工作負載更依賴於「何時發生了什麼」。MinIO 透過先進的物件保留功能來解決這個問題，確保隨著時間的推移，儲存資料的完整性和合規性。透過執行保留政策，MinIO 有助於組織維護 AI/ML 模型和資料集的一致性，防止意外或未經授權的刪除或修改。此功能對於資料治理、法規遵循和 AI/ML 實驗的可重複性尤其重要，因為它保證重要資料在特定期間內保持可存取且未經變更，從而支援準確的模型訓練和分析。
MinIO 透過多種不同的功能為 AI 儲存資料集提供強大的資料保護。它支援抹除編碼和站點複製，確保資料冗餘和容錯能力，以防止硬體故障或資料損毀。MinIO 也允許靜態和傳輸中資料加密，保護資料免受未經授權的存取。此外，MinIO 對身分和存取管理 (IAM) 的支援讓組織能夠控制對儲存用於 AI 工作負載的資料的存取，確保只有授權的使用者或應用程式才能存取和修改資料。MinIO 提供的這些全面的資料保護機制有助於在 AI 資料集的整個生命週期中維持其完整性、可用性和機密性。
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