Объем данных растет, а вопрос их хранении 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: slc.tl/tmhsf Хотите проверить работу S3 на примере ваших бэкапов и датасетов? Протестируйте хранилище бесплатно в течение 30 дней ➡ slc.tl/uo6rp