Vultr Object Storage – Stockage S3 pour Charges IA
Stockage d'objets évolutif et compatible S3, intégré aux instances GPU Vultr. Stockez datasets d'entraînement, checkpoints et artefacts de production à moindre coût.
Object Storage Features
S3-Compatible API
Drop-in replacement for AWS S3. Use boto3, rclone, s3cmd, MinIO client, or the AWS CLI with a single endpoint change — no code rewrite needed.
Predictable Per-GB Pricing
Pay only for what you store. No per-request charges for standard GET/PUT operations. Ideal for large-scale ML dataset storage with high I/O frequency.
Global CDN Edge
Vultr's anycast CDN delivers static assets from 32+ global PoPs. Serve model inference responses, static ML artifacts, and API results at the edge.
Access Control & Encryption
Fine-grained S3 ACLs, bucket policies, and server-side AES-256 encryption. CORS configuration for web-facing API integrations.
GPU Instance Integration
Mount buckets via s3fs-fuse or stream data via boto3 directly from Vultr GPU instances. Co-located storage and compute minimize egress latency.
Unlimited Scalability
No object count limits. Store petabytes of training data, model weights, and checkpoints without pre-provisioning storage capacity.
Object Storage Pricing vs AWS S3 & GCS
| Feature | Vultr | AWS S3 | Google Cloud |
|---|---|---|---|
| Storage (per GB/mo) | ~$0.020 | ~$0.023 (S3 Standard) | ~$0.020 (Standard) |
| GET requests (10K) | Free | $0.004 | $0.004 |
| PUT requests (1K) | Free | $0.005 | $0.005 |
| Egress (per GB) | ~$0.01 (CDN) | $0.09 (Internet) | $0.08 (Internet) |
| S3 API Compatible | Yes | Native | Via XML API |
| GPU Co-location | Yes (same DC) | Partial | Partial |
AI & ML Storage Use Cases
ML Training Datasets
Store ImageNet, Common Crawl, or custom datasets. Stream multi-TB datasets directly to GPU training nodes using tf.data or PyTorch DataLoader with S3 connectors.
Model Weight Storage
Centralize GGUF, safetensors, ONNX, and checkpoint files. Version model weights with bucket versioning and restore previous checkpoints instantly.
Generative AI Assets
Store raw video/audio for fine-tuning multimodal models. Serve generated images and videos via Vultr CDN to end users without bandwidth spikes.
Database Backups
Automated PostgreSQL, MongoDB, and Redis backups to object storage. Lifecycle rules automatically archive old backups to cold storage tiers.
Quick Integration Examples
import boto3
s3 = boto3.client(
"s3",
endpoint_url="https://ewr1.vultrobjects.com",
aws_access_key_id="YOUR_ACCESS_KEY",
aws_secret_access_key="YOUR_SECRET_KEY",
)
# Upload dataset
s3.upload_file("dataset.tar.gz", "my-ml-bucket", "datasets/dataset.tar.gz")
# Stream to GPU instance
obj = s3.get_object(Bucket="my-ml-bucket", Key="models/llama3-70b.gguf")
data = obj["Body"].read()# Configure rclone rclone config create vultr s3 \ provider=Other \ endpoint=ewr1.vultrobjects.com \ access_key_id=YOUR_KEY \ secret_access_key=YOUR_SECRET # Sync datasets to GPU instance rclone sync vultr:my-ml-bucket/datasets ./datasets/ \ --transfers=32 --checkers=16 --progress
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FAQ Stockage d'Objets
Vultr Object Storage est-il compatible avec AWS S3 ?
Oui. Vultr Object Storage utilise l'API compatible S3, ce qui signifie que tout outil fonctionnant avec AWS S3 — boto3, rclone, s3fs, client MinIO et AWS CLI — fonctionne nativement avec Vultr Object Storage avec un simple changement de point de terminaison.
Quelles sont les différences de tarification par rapport à AWS S3 ?
Vultr Object Storage est significativement moins cher qu'AWS S3. Vultr facture par Go de stockage sans frais par requête pour les opérations standard, ce qui le rend idéal pour le stockage de grands datasets ML avec un accès fréquent par les instances GPU.
Puis-je monter Vultr Object Storage directement sur une instance GPU ?
Oui. Vous pouvez monter Vultr Object Storage en utilisant s3fs-fuse ou goofys, ou y accéder via l'API compatible S3 depuis Python (boto3) dans vos scripts d'entraînement. Cela permet de streamer de grands datasets sans goulots d'étranglement de disque local.
Quels types de données sont les plus adaptés à Vultr Object Storage ?
Les datasets d'entraînement ML, les fichiers de poids de modèles (GGUF, safetensors), les artefacts d'inférence, les assets vidéo pour l'IA générative, les sauvegardes de bases de données et les assets de sites web statiques sont tous idéaux pour le stockage d'objets.
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