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博客年度回顾： 2024 年 Top 10
2024 年对 MinIO 来说是重要的一年。我们不仅发布了 AIStor，这是迄今为止最强大的 MinIO 版本，而且还参加了 54 场活动，撰写了 159 篇博客，赢得了 10 多个奖项等等
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MinIO 的 S3 over RDMA 计划： 为高速人工智能数据基础设施设定对象存储新标准
随着 AI 和机器学习的需求不断加速，数据中心网络正在迅速发展以跟上步伐。对于许多企业来说，400GbE 甚至 800GbE 正在成为标准选择，因为数据密集型和时间敏感型 AI 工作负载需要高速、低延迟的数据传输
阅读更多...人工智能数据栈互操作性架构师指南
最初发布于 New Stack。 AI 的未来是开放的，无论您的堆栈中采用何种技术，互操作性都是您保持领先地位的门票。
阅读更多...使用 Kafka 和 MinIO 实现人工智能数据工作流
MinIO Enterprise Object Store 是用于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...使用 WARP 和 Perf 测试对 MinIO 企业对象存储进行基准测试
AI/ML、高级分析和数据库等现代应用程序需要高性能对象存储。MinIO Enterprise Object Store 将可扩展性和高性能相结合，使每个工作负载（无论要求多么苛刻）触手可及
阅读更多...WARP 加速您的 AI 数据存储基础设施
你知道一些最好的人工智能模型的秘诀吗？这是他们可以访问的数据量，他们可以接受培训。对于 AI/ML 模型：快速访问数据为王
阅读更多...使用外部表增强 Snowflake
作为 Snowflake 用户，您可能熟悉它在协作环境中管理数据方面的优势。Snowflake 的用户体验经常因其直观的界面和无缝集成功能而受到称赞
阅读更多...使用 MLRun 和 MinIO 进行模型训练和 MLOps
在我之前关于 MLRun 的文章中，我们设置了一台开发机器，其中包含试验 MLRun 所需的所有工具。具体来说，我们使用 docker-compose 文件为 MLRun UI、MLRun API 服务、Nuclio、MinIO 和 Jupyter 服务创建容器
阅读更多...AI 基础设施要点——AB Periasamy 和 Matthew DeMello 主持的 AI
MinIO 的联合创始人兼首席执行官 AB Periasamy 最近在 AI in Business 播客中亮相，他与 Emerj 的高级编辑 Matthew DeMello 就企业的 AI 基础设施和对象存储进行了丰富的对话
阅读更多...使用 MinIO S3 和 Tailscale VPN 部署应用程序基础设施
在现代 IT 运营中，面向 IT 运营的人工智能 （AI-Ops） 正在通过使用高级算法自动执行任务来改变数据管理。MinIO 和 Tailscale 共同为应用层开发提供了安全、可扩展和有效的基础设施
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