Großer Dateitransfer für Datenwissenschaftler & KI-Ingenieure

Daten sind das neue Öl, aber das Bewegen dieses Öls kann ein logistischer Albtraum sein. Moderne Datenwissenschafts- und Machine-Learning-Projekte beinhalten massive Binärdateien, die Standard-Kollaborationstools brechen.

GitHub beschränkt Dateien auf 100MB. E-Mail existiert nicht. Das Einrichten eines gemeinsamen S3-Buckets für einen externen Mitarbeiter erfordert zu viele E-Mails an die IT.

Das Datenproblem: "Modell zu groß"

• Repo-Bloat: Das Committen einer 2GB .csv oder einer 500MB .h5 Modell-Datei zu Git ist eine schlechte Praxis, die das Klonen für alle verlangsamt.
• Trainingsdaten: Das Teilen eines Ordners mit 50.000 Bildern für ein Computer-Vision-Projekt erfordert massive Bandbreite und Stabilität.
• Reproduzierbarkeit: Um ein Ergebnis zu reproduzieren, braucht Ihr Kollege den exakten Datensatz, den Sie verwendet haben, nicht eine heruntergesampelte Version.

Die Lösung: SendGB für Data Ops

SendGB ist die reibungsfreie Pipeline für Ihre schweren Daten-Artefakte. Bewegen Sie Ihre Modelle und Datensätze von Ihrem lokalen Computer sofort in die Cloud oder zu einem Kollegen.

Warum verwenden KI- & Daten-Profis SendGB?

1. GitHub-Limits umgehen

Behalten Sie Ihren Code in Git, aber legen Sie Ihre schweren Assets in SendGB. Fügen Sie einfach den SendGB-Download-Link in Ihr README.md ein oder teilen Sie ihn über Slack. Es hält Ihr Repository sauber und schnell.

2. Riesige Trainingssätze übertragen

Ob es ein 20GB SQL-Dump oder ein Ordner mit 100k JSON-Dateien ist, ziehen Sie das gesamte Verzeichnis per Drag & Drop. Wir zippen es (optional) und streamen es mit maximaler Geschwindigkeit.

3. Sicheres Modell-Sharing

Sie haben Wochen damit verbracht, ein proprietäres Modell zu trainieren. Senden Sie es nicht über einen unsicheren Kanal.

• Passwortschutz: Sperren Sie den Download-Link.
• Kurzlebig: Stellen Sie den Link so ein, dass er nach 1 Tag abläuft. Sobald der Empfänger es hat, ist es aus der Cloud verschwunden.

4. Plattformübergreifende Kompatibilität

Daten von einem Linux-Server an einen Windows-Analysten senden? SendGB funktioniert in jedem Browser. Keine CLI-Tools oder betriebssystemspezifische Abhängigkeiten erforderlich.

Wesentlich für jede Datenrolle

• Computer Vision: Teilen Sie massive Ordner mit rohen Bildern oder Videos zur Annotation.
• NLP: Übertragen Sie riesige Textkorpora und Word-Embedding-Vektoren.
• Bioinformatik: Bewegen Sie schwere Genomsequenzierungsdaten (.FASTQ, .BAM) sicher.
• Analysten: Senden Sie konsolidierte PowerBI- oder Tableau-Datenquellen an Stakeholder.

Unterstützt alle Datenformate

• Modelle: .h5, .pt, .onnx, .pkl, .model
• Daten: .csv, .json, .parquet, .avro, .sql
• Archive: .tar.gz, .zip, .7z
• Notebooks: .ipynb (mit schweren Outputs)

Konzentrieren Sie sich auf den Algorithmus, nicht auf den Dateitransfer.