Объектное хранилище

Vultr Object Storage – S3-совместимое облачное хранилище для ИИ

Масштабируемое S3-совместимое объектное хранилище, интегрированное с GPU-инстансами Vultr. Храните обучающие датасеты, чекпоинты и производственные артефакты по доступным ценам.

Explore GPU Cloud →

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

FeatureVultrAWS S3Google 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 CompatibleYesNativeVia XML API
GPU Co-locationYes (same DC)PartialPartial

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

boto3 (Python)python
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()
rclone syncbash
# 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

Related Technical Guides

Related Infrastructure Pages

FAQ по Object Storage

Совместимо ли Vultr Object Storage с AWS S3?

Да. Vultr Object Storage использует S3-совместимый API, что означает, что любой инструмент, работающий с AWS S3 — boto3, rclone, s3fs, клиент MinIO и AWS CLI — работает нативно с Vultr Object Storage при простой смене конечной точки.

Какие различия в ценообразовании по сравнению с AWS S3?

Vultr Object Storage значительно дешевле, чем AWS S3. Vultr взимает плату за ГБ хранилища без платы за запрос для стандартных операций, что делает его идеальным для хранения больших ML-датасетов с частым доступом из GPU-инстансов.

Могу ли я смонтировать Vultr Object Storage напрямую к GPU-инстансу?

Да. Вы можете смонтировать Vultr Object Storage с помощью s3fs-fuse или goofys, или получить к нему доступ через S3-совместимый API из Python (boto3) в скриптах обучения. Это позволяет потоково передавать большие датасеты без узких мест локального диска.

Какие типы данных лучше всего подходят для Vultr Object Storage?

ML обучающие датасеты, файлы весов моделей (GGUF, safetensors), артефакты инференса, видео-активы для генеративного ИИ, резервные копии баз данных и статические активы веб-сайтов — все они идеально подходят для объектного хранилища.

Ready to Store AI Datasets on Vultr?

New accounts signed up via referral link may be eligible for promotional credits. Credits subject to Vultr's official program terms.