擦除码计算器 
参考硬件 将 AI 工作负载回迁：应对云成本飙升的本地解决方案
随着 AI 工作负载导致云成本飙升，许多公司正在重新考虑其方法。将选定的 AI 任务迁移回本地，为可预测的成本、改进的性能和更强大的数据控制提供了途径。
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AI 数据堆栈中互操作性的架构师指南
互操作性是构建灵活的、面向未来的 AI 数据堆栈的关键。随着专有系统限制创新并推高成本，像 S3 兼容存储和多格式表格系统这样的开放工具提供了扩展和适应的自由。
阅读更多...抢先看：MinIO 对象存储和 AI 调查
MinIO 最近与 User Evidence 合作，对 656 位 IT 领导者进行了调查，作为一项主要研究计划。结果非常有趣，突出了我们在企业中看到的大规模变革，既围绕向对象存储的迁移，也围绕使用对象存储作为组织 AI 计划的主要基石。我们将
阅读更多...使用 Amazon 的 S3 连接器为 PyTorch 和 MinIO 创建地图样式数据集
在深入研究 Amazon 的 S3 连接器以用于 PyTorch 之前，值得介绍一下它旨在解决的问题。许多 AI 模型需要在无法放入内存的数据上进行训练。此外，许多为计算机视觉和生成式 AI 构建的真正有趣的模型使用的数据甚至无法放入随附的磁盘驱动器中
阅读更多...使用标记和策略管理 AI 工作负载
对象标记赋予您更大的权力。您现在能够按多达十个维度进行分类。如果您想将图表添加到项目中，那么您只需对其进行适当的标记即可。
阅读更多...通往可扩展 AI 的更轻松途径：英特尔 Tiber 开发者云 + MinIO 对象存储
如今，组织在 AI 和数据管理方面面临的最大挑战之一是获取可靠的基础设施和计算资源。英特尔 Tiber 开发者云专为需要环境来进行概念验证、实验、模型训练和服务部署的工程师而构建。与其他云不同的是，其他云可能难以接近且复杂，英特尔 Tiber 开发者云简单易用
阅读更多...复制、数据整合和数据迁移
Parsec Labs 是一家工程师公司。大多数人都设计过存储系统，负责备份和复制，或者在网络中构建交换机。该公司成立于 2013 年，其统一数据迁移和保护设备为大规模迁移、复制和备份数据提供了最直接的工具。常见请求作为一名一次性售前工程师，Mark Clark，Parsec Labs 的首席执行官，
阅读更多...使用 Kafka 和 MinIO 进行 AI 数据工作流
MinIO 企业对象存储是创建和执行复杂数据工作流的基础组件。此事件驱动功能的核心是使用 Kafka 的 MinIO 存储桶通知。
阅读更多...比较软件定义存储与设备
如今，每个人都声称自己是一家软件公司。从 Marc Andressen 几乎十年前宣布“软件正在吞噬世界”到华尔街推动产生经常性软件收入；压力在于至少声称自己是一家软件公司。这显然对设备供应商来说是个问题。尝试一下
阅读更多...处理 AI/ML 工作负载中的小型对象
云原生 AI/ML 工作负载使用许多小型文件，将存储推向了极限。MinIO 企业对象存储将元数据和数据相结合，以优化小型文件操作。
阅读更多...从 Hadoop 迁移到数据湖的架构师指南
Brenna Buuck 
on 数据湖仓
on 数据湖仓 
通过数据湖仓解锁实时分析和可扩展性，并为您的数据做好未来准备。Hadoop 无法跟上 AI 的发展，但数据湖仓融合了数据湖和数据仓库的优点。获取可操作的建议，以平稳地进行迁移，并最大限度地减少中断。
阅读更多...云作为一种运营模式 - 而不是物理位置
我们之前说过，但值得重复。云是一种运营模式，而不是物理位置。这就是为什么您会在公有云、私有云和边缘找到 MinIO 的原因。我们没有区别，因为我们是云原生的，所以我们是云（位置）无关的。公有云拥有思想领导权，并且
阅读更多...通过监控和警报驯服 AI 野兽
在这篇文章中，我们将向您展示如何在 Web 浏览器中可视化集群指标，以及如何设置警报，以便在诸如驱动器需要更换或驱动器空间不足等情况下，我们可以收到警报。
阅读更多...为 AI 成功招聘：为什么您的第一位雇员应该是数据工程师
为了确保 AI 成功，首先要招聘数据工程师，而不是 AI/ML 专家。从我们的经验中学习，了解为什么强大的数据基础（专注于对象存储、数据湖仓和优化管道）对于可扩展、高效的 AI/ML 工作负载至关重要。
阅读更多...开源衍生开源：特斯拉如何加速 AI
Brenna Buuck on 开源
on 开源 
特斯拉刚刚开源了其特斯拉以太网传输协议 (TTPoE)。与特斯拉早些时候分享 EV 专利一样，此举为通过开源贡献实现更快创新打开了大门，再次证明透明度推动了进步。
阅读更多...介绍 MinIO 学习订阅
Pete Hnath 
on
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开始使用 MinIO 很容易 - 只需几个简单的命令和一个 100 MB 的小型二进制文件，您就可以在短时间内建立一个功能性的开发环境。但是，为了在生产规模上充分利用 MinIO 的全部功能，鼓励专业人士了解有关 MinIO 广泛功能的更多信息。我们正在推出 MinIO 学习订阅，其中包含
阅读更多...用于 AI 数据的 Git 式版本控制
您肯定以前对代码进行过版本控制。但是您对数据进行过版本控制吗？您是否曾经希望与不同团队协作处理大型数据集，而无需提交大量数据？
阅读更多...从存储到 AI 洞察：使用 MinIO 和 Polars 简化数据管道
通过将 MinIO 可扩展的企业对象存储与 Polars（一个闪电般快速的 DataFrame 库）结合起来，增强您的 AI 工作流程。了解这个强大的组合如何加速数据管道、处理海量数据集，并提供强大的性能和可扩展性。
阅读更多...我们尝试了 Dell ObjectScale 社区版，结果并不理想
戴尔通常专注于文件服务器领域，但他们也涉足对象存储，并提供了一个非常老的产品 ECS。这说得通，因为它是从磁带升级而来的，不适合动态工作负载，例如 HDFS 现代化或数据库工作负载。毋庸置疑，AI 是不可取的。几年来，戴尔一直在
阅读更多...现代数据栈中灵活性的力量：数据湖仓优势
面对不断飙升的计算成本，MinIO 数据科学家 Archana Vaidyanathan 利用了数据湖仓的力量，该技术允许灵活的计算选择，而无需彻底改造存储。MinIO 企业对象存储增强了此模型，提供速度、可扩展性和成本节约。
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