Объем данных растет, а вопрос их хранения остро стоит почти в каждом ML-проекте 🤔

Для эффективности ML-модели важно, чтобы хранилище данных всегда было доступно и располагалось как можно ближе к вычислительным ресурсам. Для скорости процесса особую роль играет архитектура S3-хранилища, которое закрывает сразу несколько задач:

🔹 хранение сырых данных в большом объеме для обучения;
🔹 размещение векторных данных и эмбеддингов для RAG-систем;
🔹 сохранение промежуточных артефактов — чекпоинтов и снапшотов;
🔹 доставка результатов работы LLM до пользователя.

Узнайте в новой статье, как мы достигаем высокой производительности S3 для проектов разного масштаба.

Хотите проверить работу S3 на примере ваших бэкапов и датасетов? Протестируйте хранилище бесплатно в течение 30 дней ➡️