MLOps 是机器学习操作的缩写，是一组实践和工具，旨在满足工程师构建模型并将其投入生产的特定需求

借助我们的 HCP-to-MinIO 工具，从 Hitachi Content Platform （HCP） 过渡到 MinIO 从未如此简单。该工具旨在支持客户不断变化的存储需求，可在 GitHub 上免费获得，大大简化了迁移过程。

人们常说，在人工智能时代，数据是你的护城河。为此，构建生产级 RAG 应用程序需要合适的数据基础架构来存储、版本控制、处理、评估和查询构成专有语料库的数据块

在当前的机器学习范式中，性能和能力与计算成比例，计算实际上是数据集大小和模型大小的代理

在传统的 POSIX 系统中，您可能熟悉可以读取和访问传统意义上的文件夹的数据访问函数。 POSIX 的问题在于它从来没有真正设计用于通过网络处理非常大的文件。

机器学习中高效、自动化的数据准备的重要性怎么强调都不为过，并且通常概括为熟悉的公理“垃圾输入，垃圾输出”。这强调了数据质量在决定机器学习模型成功方面所发挥的关键作用。

在之前的博客中，我们讨论了复制最佳实践和不同类型的复制，例如批量、站点和存储桶。但是，随着所有这些不同类型的复制类型的出现，人们不得不想知道在哪里使用哪种复制策略？

Weaviate 是一个开创性的开源向量数据库，旨在通过利用机器学习模型来增强语义搜索。与依赖关键字匹配的传统搜索引擎不同，Weaviate 采用语义相似性原则。

在瞬息万变的数据存储和处理领域，将高效的云存储解决方案与先进的 AI 功能相结合，为处理大量数据提供了一种变革性的方法。

使用MinIO作为分布式对象存储系统，可以极大的帮助用户保护数据安全，在高IO和高吞吐情况下实现比传统老牌硬件存储厂商更低的成本、更高的性能和更符合自身业务情况的组合。