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参考硬件
AIStor 的模型上下文协议 (MCP) 服务器： 工作原理
在本系列的前几篇博文中，我们讨论了MinIO AIStor 模型上下文协议 (MCP) 服务器的用户级和管理员级功能。在第一篇博文中，我们学习了如何查看存储桶的内容、分析对象并标记它们以便将来处理。
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为 MinIO AIStor 引入模型上下文协议（MCP）服务器
Anthropic 最近宣布的模型上下文协议 （MCP） 将改变我们与技术交互的方式。它允许自然语言通信替换许多任务的复杂命令行语法。不仅如此，语言模型还可以总结传统工具的丰富输出，并以人类可读的形式呈现关键信息。
阅读更多...针对对象存储的 Deepseek 式强化学习
tl;dr：我们训练一个小LLM玩家，让他们擅长使用强化学习（类似于导致 Deepseek R1 的过程）进行推理，所有这些都针对本地模型存储库 AIStor AIHub。
阅读更多...介绍 MinLZ 压缩算法
存在不同类型的压缩算法和非常好的实现。在 MinIO，我们已经使用了 Snappy 的增强版本，它一直为我们服务良好。但随着时间的推移，我们发现了一些可能的改进，可以更好地对压缩数据进行编码
阅读更多...利用 AMD + MinIO 释放 AI/ML 性能
在快速发展的人工智能 （AI） 和机器学习 （ML） 世界中，速度和可扩展性至关重要。实时处理大量数据的能力是希望利用 AI/ML 获得竞争优势的组织的关键要求。
阅读更多...为 AIStor 部署选择最佳硬件
事实是，AIStor 没有最佳的硬件配置。我们的客户根据其使用案例和要求选择硬件。如果 AIStor 有一个最佳硬件配置，那么我们会在设备上销售 AIStor，但这将剥夺您为工作选择最佳硬件的自由，并将您锁定在特定的外形规格中。
阅读更多...使用 AIStor 和 OpenSearch 增强搜索功能
在这篇文章中，我们将探讨搜索，特别是 OpenSearch 如何帮助我们识别模式或查看不断增长的数据中的趋势。例如，如果您正在查看运营数据，如果您的服务似乎是随机的，那么您需要尽可能回溯以识别模式并找出原因
阅读更多...使用亚马逊针对 PyTorch 和 MinIO 的 S3 连接器实现可迭代式数据集
2023 年 11 月，Amazon 宣布推出适用于 PyTorch 的 S3 连接器。适用于 PyTorch 的 Amazon S3 连接器提供了专为 S3 对象存储构建的 PyTorch 数据集基元（数据集和数据加载器）的实现。
阅读更多...充分利用 AIStor 的网络配置
AIStor 可以以分布式方式部署，从而有效利用多个物理机或虚拟机的计算和存储资源。这可以是在私有云或公共云环境中运行的 AIStor，例如使用 Amazon Web Services、Google Cloud Platform、Microsoft 的 Azure 平台等
阅读更多...使用 Prompt API 与您的对象聊天
tl;dr：GET、PUT、PROMPT。现在，可以使用新的 PromptObject API 仅使用自然语言对存储在 MinIO 上的对象进行总结、交谈和提问。在本文中，我们将探讨这个新 API 的一些用例以及代码示例
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