S3-съвместимо хранилище за данни за обучение и модели
AI и машинното обучение изискват големи количества данни. Нашето S3-съвместимо обектно хранилище осигурява инфраструктурата за вашите данни за обучение – сигурно и в съответствие с GDPR.
Интегрирайте хранилището директно в ML тръбопроводите си чрез стандартния S3 API.
Intercolo предлага оптималната инфраструктура за вашите AI проекти – от съхранение на данни до интеграция в ML тръбопроводите ви.
Големите облачни доставчици често начисляват високи такси за изходящ трафик, които могат бързо да надхвърлят бюджета на AI проекта ви.
Международните доставчици често имат несигурност по отношение на съответствието с GDPR и суверенитета на данните.
Сложните ценови модели с разходи за API, такси за извличане и непредвидими допълнителни разходи затрудняват планирането на бюджета.
Прозрачно ценообразуване без скрити разходи за изходящ трафик – идеално за интензивни AI работни потоци с данни.
Собствена инфраструктура във Франкфурт – без американски облачен доставчик, без трети страни, пълен суверенитет на данните.
Прост ценови модел: плащате само за използваното хранилище и трафик. Без минимални срокове.
Безпроблемна интеграция с TensorFlow, PyTorch, Jupyter и други ML инструменти чрез S3 API.
Вашите данни се съхраняват в германски центрове за данни.
Без скрити разходи за изтегляния или API повиквания.
Предаване с TLS шифроване.
Плащате само за използваното хранилище, разширяемо по всяко време.
Прозрачно ценообразуване без минимални срокове или ангажименти.
Регулирайте опциите, за да изчислите индивидуалната си цена за обектно хранилище
Всички цени не включват ДДС. Отстъпките за обем се прилагат автоматично.
Благодарение на нашия S3-съвместим API, нашето хранилище може да бъде директно интегрирано в процесите на обучение, оценка и внедряване.
Достъп: S3-съвместим чрез aws-cli, SDK (Python, Go, Java), rclone, CI/CD инструменти.
Съхранение на големи корпуси, векторни данни, анотации.
Архивиране на изображения и видео данни за разпознаване на обекти, сегментация, класификация.
Дългосрочно архивиране на критични за времето сурови данни за по-късна оптимизация на модела.
Хранилище за отворени набори от данни, данни от симулации, артефакти на модели.