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MinIO：S3 兼容的高性能对象存储 | 开源日报 No.584
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原文中文，约800字，阅读约需2分钟。
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内容提要
MinIO 是兼容 S3 的高性能对象存储，支持机器学习和数据分析。Macaw-LLM 整合多模态数据，提升语言模型效率。Personalize-SAM 实现快速个性化图像分割。thinkgpt 增强大型语言模型的记忆、自我完善和推理能力。
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关键要点
- MinIO 是一个高性能的、兼容 S3 的对象存储。
- 支持机器学习、分析和应用数据工作负载基础设施构建。
- 提供简单易用的快速启动指南和部署说明。
- 支持在裸金属硬件及 Kubernetes 环境中运行。
- Macaw-LLM 是一个多模态语言建模项目，整合图像、视频、音频和文本数据。
- 通过简单快速的对齐过程，实现多模态数据与大语言模型嵌入的无缝集成。
- 简化适应过程，提高学习效率的一阶段指令微调。
- 创建覆盖各种任务的新型多模态指令数据集，促进多模态大语言模型的研究。
- Personalize-SAM 是个性化图像分割模型，支持免训练的个性化图像分割。
- 提供高效的一次性微调变体 PerSAM-F，仅需训练 2 个参数即可完成微调。
- 兼容多对象同类分割，支持视频中的个性化处理。
- thinkgpt 是增强大型语言模型能力的 Python 库，引入思维链技术。
- GPT 能够记住经验，改善模型生成的内容。
- 将知识压缩以适应 LLM 上下文，或从观察中提取规则总结大内容。
- 基于可用信息做出有根据的猜测，轻松用自然语言表达选择和条件。
- 提供高效且可测量的 GPT 上下文长度，极其简单的设置和 Python 风格 API。
- bullet_train 是一个开源的 Ruby on Rails SaaS 模板。
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