擦除码计算器 
参考硬件 利用 RAG 和 MinIO 在 cnvrg.io 上增强大型语言模型
这篇文章是与来自 cnvrg.io 的 Harinder Mashiana 合作撰写的。大型语言模型 (LLM) 彻底改变了科技界，为文本分析、语言翻译和聊天机器人交互提供了强大的功能。这场革命将对企业产生重大影响，根据 OpenAI 的说法，大约 80% 的美国劳动力可能至少有 10% 的工作任务受到影响
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用于 AI/ML 的对象管理
简介 在之前关于 AI/ML 的几篇文章中，我提到 MinIO 的一个好处是您拥有用于版本控制、生命周期管理、对象锁定、对象保留和法律保留的工具。这些功能具有多种用途。您可能需要一种简单的方法来跟踪训练实验。您也可以使用这些功能来
阅读更多...使用 MinIO 和 Kubeflow v2.0 构建 ML 训练管道
简介 在之前的一篇文章中，我介绍了使用 MinIO 和 Kubeflow v2.0 构建 ML 数据管道。我创建的数据管道将美国人口普查数据下载到 MinIO 的专用实例中。这与 Kubeflow Pipelines (KFP) 在内部使用的 MinIO 实例不同。我们可以尝试使用 KFP 的 MinIO 实例，但是这
阅读更多...AI 存储的架构师指南
这篇文章最初发表在 The New Stack 上。开发人员倾向于使用软件定义、开源、云原生且简单的技术。这实际上定义了对象存储。简介 为机器学习 (ML) 项目的所有阶段选择最佳存储至关重要。研究工程师需要创建多个版本的dataset并尝试不同的模型架构。当一个
阅读更多...使用 Kubeflow Pipelines 2.0 和 MinIO 设置开发机器
工程师喜欢在本地玩耍和学习。这无关紧要正在调查的工具是什么：高端存储解决方案、工作流编排引擎，还是分布式计算的最新进展。学习新技术的最佳方法是在一台机器上压缩所有内容，以便您可以动手
阅读更多...使用 MinIO 和 Kubeflow v2.0 构建 ML 数据管道
Kubeflow Pipelines (KFP) 是 Kubeflow 最受欢迎的功能。Python 工程师可以使用 KFP 装饰器将用纯 Python 编写的函数转换为在 Kubernetes 中运行的组件。如果您使用过 KFP v1，请注意，KFP v2 中的编程模型非常不同，但是它是一个很大的改进。将纯旧
阅读更多...使用 R、H2O 和 MinIO 进行金融数据（外汇）机器学习
本教程将使用 R、H2O 和 MinIO 来构建一个非常简单的使用外汇（Forex）数据的统计套利模型。
阅读更多...使用 MinIO 构建对话式 AI 聊天机器人
让开源软件帮助您简化企业对话式 AI 的需求，并让 MinIO 处理存储解决方案，以实现持续学习并优化知识库，从而改善聊天机器人的体验。
阅读更多...使用 R、H2O 和 MinIO 进行日志文件异常检测的完整工作流程
在本教程中，您将学习如何使用 R、H2o 和 MinIO 创建一个可用于生产的日志处理工作流程。
阅读更多...使用 R、H2O 和 MinIO 进行异常检测
了解使用 R、H2O 和 MinIO 进行异常检测和自动编码。
阅读更多...使用 H20、R 和 MinIO 进行机器学习
我从 80 年代后期就开始使用神经网络和机器学习。没错，我老了。我购买的第一个产品是加州科学软件 BrainMaker Professional。我喜欢这个产品，因为它让我开始接触神经网络。我还留着它：它是一个 3 层神经网络产品，附带了 C 语言源代码。
阅读更多...架构师使用 AI/ML 与对象存储的指南
这篇文章最初发表在 The New Stack 上。随着企业不断发展，机器学习和人工智能已成为董事会层面的计划。撇开营销宣传不谈，几年前看似神话般的能力现在已成为理所当然，因为 AI/ML 融入到每个软件堆栈和架构中。这被称为 AI 首席架构。在
阅读更多...如何使用 MinIO Operator 安装和配置 Kubeflow
Kubeflow 是一个现代化的解决方案，用于使用最新和最流行的框架来设计、构建和编排机器学习管道。Kubeflow 开箱即用地包含 MinIO，用于存储其所有管道、工件和日志，但该 MinIO 仅限于单个 PVC，因此无法从分布式 MinIO 带来的所有功能中受益。
阅读更多...对象存储是主要存储
Matt Sarrel 
on 性能
on 性能 
卓越的性能（可扩展）、灵活性和一致性使对象存储成为云原生企业的最佳选择。
阅读更多...在 Azure 上使用 Kubeflow 和 MinIO 的机器学习管道
了解如何在 Azure Kubernetes 服务上使用 MinIO 运行 Kubeflow。
阅读更多...使用 MinIO 和 TensorFlow 进行超大规模机器学习
我们正处于一个由信息和 AI 定义的转型时代。每天都会产生和收集大量数据，为这些贪婪的、最先进的 AI/ML 算法提供燃料。数据越多，结果越好。Google 的 TensorFlow 已成为行业标准的领先框架之一。非常通用，可以开始
阅读更多...五点 Strata 总结
随着另一个 Strata 成为历史，现在是反思我们在这一周中看到和听到的内容的时候了。Strata 在这一点上显然是一个数据科学展，但数据科学是一个广泛的主题。作为高性能对象存储提供商，我们的视角也相应地构建，我们将重点放在数据堆栈上，而不是
阅读更多...使用 Presto、R 和 S3 Select 功能构建由 MinIO 支持的内部部署 ML 生态系统
数字化旅程中的一个关键挑战是采用机器学习技术。鉴于工具和框架的爆炸式增长，这可能很困难
阅读更多...为 MinIO 数据湖介绍 Spark-Select
当早期的对象存储 API 被开发时，它们专注于对象的有效存储和检索。亚马逊凭借其 S3 的成功及其对强大的 S3 API 的实现，迅速成为云对象存储的实际标准。MinIO 认识到这一点，投入巨资创建了亚马逊以外最符合 S3 API 的实现。
阅读更多...使用 MinIO 和 Pachyderm 进行可扩展的容器化数据分析
在 Kubernetes、Docker Swarm、DC/OS 等编排平台上运行的容器提供了一种功能强大且通用的应用程序部署方式。容器可以让您部署隔离的应用程序实例，您可以启动多个这样的实例来扩展负载服务能力。您甚至不必担心单个服务器的能力和调度，因为编排工具提供了
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