S3-kompatibler Speicher für Trainingsdaten und Modelle
KI und Machine Learning brauchen große Datenmengen. Unser S3-kompatibler Object Storage bietet die Infrastruktur für Ihre Trainingsdaten – sicher und DSGVO-konform.
Integrieren Sie den Speicher direkt in Ihre ML-Pipelines via Standard-S3-API.
Intercolo bietet die optimale Infrastruktur für Ihre KI-Projekte – von der Datenspeicherung bis zur Integration in Ihre ML-Pipelines.
Bei großen Cloud-Anbietern fallen oft hohe Egress-Gebühren an, die Ihr Budget für KI-Projekte schnell übersteigen können.
Bei internationalen Anbietern bestehen oft Unsicherheiten bezüglich DSGVO-Konformität und Datensouveränität.
Komplexe Preismodelle mit API-Kosten, Abrufgebühren und unvorhersehbaren Zusatzkosten erschweren die Budgetplanung.
Transparente Preise ohne versteckte Kosten für ausgehenden Traffic – ideal für datenintensive KI-Workflows.
Eigene Infrastruktur in Frankfurt – kein US-Cloud-Anbieter, keine Drittparteien, volle Datensouveränität.
Einfaches Preismodell: Sie zahlen nur genutzten Speicher und Traffic. Keine Mindestlaufzeiten.
Nahtlose Integration in TensorFlow, PyTorch, Jupyter und andere ML-Tools via S3-API.
Ihre Daten werden in deutschen Rechenzentren gespeichert.
Keine versteckten Kosten für Downloads oder API-Aufrufe.
TLS-verschlüsselte Übertragung.
Zahlen Sie nur für genutzten Speicher, jederzeit erweiterbar.
Transparente Preise ohne Mindestlaufzeiten oder Mindestabnahmen.
Passen Sie die Optionen an, um Ihren individuellen Preis für Object Storage zu berechnen
Alle Preise zzgl. gesetzlicher MwSt. Volumenrabatte werden automatisch angewendet.
Dank der S3-API lässt sich unser Storage direkt in Trainings-, Auswertungs- und Deploymentprozesse integrieren.
Zugriff: S3-kompatibel via aws-cli, SDKs (Python, Go, Java), rclone, CI/CD-Tools.
Speicherung großer Korpora, Vektordaten, Annotationen.
Archivierung von Bild- und Videodaten für Objekterkennung, Segmentierung, Klassifikation.
Langzeitarchivierung zeitkritischer Rohdaten für spätere Modelloptimierung.
Speicher für Open Data Sets, Simulationsdaten, Modellartefakte.