Stockage compatible S3 pour les données d'entraînement et les modèles
L'IA et l'apprentissage automatique nécessitent de grandes quantités de données. Notre object storage compatible S3 fournit l'infrastructure pour vos données d'entraînement, de manière sécurisée et conforme au RGPD.
Intégrez le stockage directement dans vos pipelines ML via l'API S3 standard.
Intercolo offre l'infrastructure optimale pour vos projets IA, du stockage des données à l'intégration dans vos pipelines ML.
Les grands fournisseurs cloud facturent souvent des frais d'egress élevés qui peuvent rapidement dépasser le budget de votre projet IA.
Les fournisseurs internationaux ont souvent des incertitudes concernant la conformité RGPD et la souveraineté des données.
Les modèles de tarification complexes avec les coûts API, les frais de récupération et les coûts supplémentaires imprévisibles rendent la planification budgétaire difficile.
Tarification transparente sans coûts cachés pour le trafic sortant, idéale pour les flux de travail IA intensifs en données.
Infrastructure propre à Francfort, sans fournisseur cloud américain, sans tiers, souveraineté totale des données.
Modèle de tarification simple : vous ne payez que pour le stockage et le trafic utilisés. Sans durée minimale.
Intégration transparente avec TensorFlow, PyTorch, Jupyter et d'autres outils ML via l'API S3.
Vos données sont stockées dans des centres de données allemands.
Aucun coût caché pour les téléchargements ou les appels API.
Transfert chiffré par TLS.
Payez uniquement pour le stockage utilisé, extensible à tout moment.
Tarification transparente sans durée minimale ni engagement.
Ajustez les options pour calculer votre prix individuel pour l'Object Storage
Tous les prix s'entendent hors TVA. Les remises sur volume s'appliquent automatiquement.
Grâce à notre API compatible S3, notre stockage peut être directement intégré dans les processus d'entraînement, d'évaluation et de déploiement.
Accès : compatible S3 via aws-cli, SDK (Python, Go, Java), rclone, outils CI/CD.
Stockage de grands corpus, données vectorielles, annotations.
Archivage de données d'images et de vidéos pour la détection d'objets, la segmentation et la classification.
Archivage à long terme de données brutes critiques dans le temps pour une optimisation ultérieure des modèles.
Stockage pour les jeux de données ouverts, les données de simulation, les artefacts de modèles.