Almacenamiento compatible con S3 para datos de entrenamiento y modelos
La IA y el aprendizaje automático requieren grandes cantidades de datos. Nuestro object storage compatible con S3 proporciona la infraestructura para sus datos de entrenamiento, de forma segura y conforme al RGPD.
Integre el almacenamiento directamente en sus pipelines ML a través de la API S3 estándar.
Intercolo ofrece la infraestructura óptima para sus proyectos de IA, desde el almacenamiento de datos hasta la integración en sus pipelines ML.
Los grandes proveedores de nube suelen cobrar altas tarifas de egreso que pueden superar rápidamente el presupuesto de su proyecto de IA.
Los proveedores internacionales suelen tener incertidumbres respecto al cumplimiento del RGPD y la soberanía de datos.
Los modelos de precios complejos con costes de API, tarifas de recuperación y costes adicionales impredecibles dificultan la planificación del presupuesto.
Precios transparentes sin costes ocultos por tráfico saliente, ideales para flujos de trabajo de IA intensivos en datos.
Infraestructura propia en Frankfurt, sin proveedor de nube estadounidense, sin terceros, soberanía total de datos.
Modelo de precios simple: solo paga por el almacenamiento y el tráfico utilizados. Sin plazos mínimos.
Integración perfecta con TensorFlow, PyTorch, Jupyter y otras herramientas ML a través de la API S3.
Sus datos se almacenan en centros de datos alemanes.
Sin costes ocultos por descargas o llamadas a la API.
Transferencia cifrada con TLS.
Pague solo por el almacenamiento utilizado, ampliable en cualquier momento.
Precios transparentes sin plazos mínimos ni compromisos.
Ajuste las opciones para calcular su precio individual de Object Storage
Todos los precios excluyen IVA. Los descuentos por volumen se aplican automáticamente.
Gracias a nuestra API compatible con S3, nuestro almacenamiento puede integrarse directamente en los procesos de entrenamiento, evaluación e implementación.
Acceso: compatible con S3 a través de aws-cli, SDK (Python, Go, Java), rclone, herramientas CI/CD.
Almacenamiento de grandes corpus, datos vectoriales, anotaciones.
Archivo de datos de imagen y video para detección de objetos, segmentación y clasificación.
Archivo a largo plazo de datos brutos críticos en el tiempo para la optimización posterior de modelos.
Almacenamiento para conjuntos de datos abiertos, datos de simulación, artefactos de modelos.