SuperAnnotate Funktionen

Wie in 10 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden.

Wie in 11 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.

Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden.

Basierend auf 10 SuperAnnotate Bewertungen. Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen.

Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren. Diese Funktion wurde in 10 SuperAnnotate Bewertungen erwähnt.

Basierend auf 11 SuperAnnotate Bewertungen. Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden.

Wie in 11 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.

Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden. Diese Funktion wurde in 10 SuperAnnotate Bewertungen erwähnt.

Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. Diese Funktion wurde in 11 SuperAnnotate Bewertungen erwähnt.

Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren. Diese Funktion wurde in 12 SuperAnnotate Bewertungen erwähnt.

Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.

Basierend auf 10 SuperAnnotate Bewertungen. Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.

Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren.

Ermöglicht Benutzern die Verwaltung von Modellartefakten und verfolgt, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt werden.

Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.

Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.

Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren.

Wie in 77 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. Bietet dem Benutzer eine Metrik zur Bestimmung der Qualität von Datenbeschriftungen, basierend auf Konsistenzbewertungen, Domänenwissen, dynamischer Grundwahrheit und mehr.

Basierend auf 76 SuperAnnotate Bewertungen. Stellt sicher, dass Bezeichnungsaufgaben durch Konsens, Überprüfung, Anomalieerkennung und mehr korrekt sind.

Stellt sicher, dass die Daten im Vergleich zum Benchmark von hoher Qualität sind. 75 Rezensenten von SuperAnnotate haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Bezeichnungen zu überprüfen und zu bearbeiten. 70 Rezensenten von SuperAnnotate haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Wie in 58 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. Verwendet Modelle, um die richtige Beschriftung für eine bestimmte Eingabe (Bild, Video, Audio, Text usw.) vorherzusagen.

Leiten Sie Eingaben automatisch an den optimalen Etikettierer oder Etikettierdienst weiter, basierend auf der prognostizierten Geschwindigkeit und den Kosten. 48 Rezensenten von SuperAnnotate haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Wie in 71 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. Verfügt über die Möglichkeit, imaginäre Rahmen oder Polygone um Objekte oder Pixel in einem Bild zu platzieren.

hat die Fähigkeit, Objekte in Bildern zu erkennen. Diese Funktion wurde in 68 SuperAnnotate Bewertungen erwähnt.

Wie in 60 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. Verfolgen Sie eindeutige Objekt-IDs über mehrere Videoframes hinweg

Basierend auf 62 SuperAnnotate Bewertungen. Unterstützt eine Reihe verschiedener Arten von Bildern (Satelliten, Wärmebildkameras usw.)

Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Entitäten aus Text (z. B. Positionen und Namen) zu extrahieren. 47 Rezensenten von SuperAnnotate haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Text basierend auf seiner Stimmung zu markieren. Diese Funktion wurde in 40 SuperAnnotate Bewertungen erwähnt.

Basierend auf 44 SuperAnnotate Bewertungen. Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Textdaten in einem Bild zu beschriften und zu überprüfen.

Basierend auf 41 SuperAnnotate Bewertungen. Ermöglicht es dem Benutzer, Audio zu transkribieren.

Wie in 39 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Emotionen in aufgezeichneten Audioaufnahmen zu kennzeichnen.

Kontrollieren Sie die Modellnutzung und -leistung in der Produktion

Stellen Sie geschäftskritische ML-Anwendungen bereit, wo und wann immer Sie sie benötigen

Vergleichen Sie ganz einfach Experimente – Code, Hyperparameter, Metriken, Vorhersagen, Abhängigkeiten, Systemmetriken und mehr –, um Unterschiede in der Modellleistung zu verstehen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Basierend auf 13 SuperAnnotate Bewertungen. Bietet den Benutzern die Möglichkeit, Eingabeaufforderungen zu testen und zu optimieren, um die Qualität und Effizienz der LLM-Ausgabe zu verbessern.

Bietet den Benutzern eine Sammlung wiederverwendbarer Vorlagen für verschiedene LLM-Aufgaben, um die Entwicklung zu beschleunigen und die Ausgabe zu standardisieren. Diese Funktion wurde in 13 SuperAnnotate Bewertungen erwähnt.

Wie in 13 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. Bietet Werkzeuge für Benutzer, um mehrere LLMs nebeneinander basierend auf Leistungs-, Geschwindigkeits- und Genauigkeitsmetriken zu vergleichen.

Bietet den Benutzern eine benutzerfreundliche Schnittstelle zur Feinabstimmung von LLMs auf ihre spezifischen Datensätze, was eine bessere Ausrichtung an den Geschäftsanforderungen ermöglicht. 13 Rezensenten von SuperAnnotate haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Wie in 13 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. Gibt den Benutzern Werkzeuge, um LLM-Funktionalität in ihre bestehenden Anwendungen über SDKs und APIs zu integrieren, was die Entwicklung vereinfacht.

Wie in 11 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. Bietet den Benutzern die Möglichkeit, Modelle schnell in Produktionsumgebungen mit minimalem Aufwand und Konfiguration bereitzustellen.

Bietet Benutzern Werkzeuge, um LLM-Ressourcen basierend auf der Nachfrage automatisch zu skalieren, was eine effiziente Nutzung und Kosteneffektivität gewährleistet. Diese Funktion wurde in 13 SuperAnnotate Bewertungen erwähnt.

Wie in 13 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. Benutzern die Möglichkeit geben, Grenzen und Filter festzulegen, um unangemessene oder sensible Ausgaben des LLM zu verhindern.

Bietet den Nutzern Werkzeuge, um sicherzustellen, dass ihre LLMs den Compliance-Standards wie GDPR, HIPAA und anderen Vorschriften entsprechen, wodurch Risiko und Haftung reduziert werden. Diese Funktion wurde in 12 SuperAnnotate Bewertungen erwähnt.

Wie in 12 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. Benachrichtigt Benutzer, wenn die LLM-Leistung erheblich von den erwarteten Normen abweicht, was auf potenzielles Modell-Drift oder Datenprobleme hinweist.

Basierend auf 11 SuperAnnotate Bewertungen. Bietet den Nutzern Live-Einblicke in die Modellgenauigkeit, Latenz und Benutzerinteraktion, was ihnen hilft, Probleme schnell zu identifizieren und zu beheben.

Bietet Benutzern Verschlüsselungsfunktionen für Daten während der Übertragung und im Ruhezustand, um sichere Kommunikation und Speicherung bei der Arbeit mit LLMs zu gewährleisten. 11 Rezensenten von SuperAnnotate haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Wie in 11 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. Bietet den Benutzern Werkzeuge, um Zugriffsberechtigungen für verschiedene Rollen festzulegen, wodurch sichergestellt wird, dass nur autorisiertes Personal mit LLM-Ressourcen interagieren oder diese ändern kann.

Wie in 12 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. Bietet Benutzern Middleware, um Anfragen effizient an das geeignete LLM basierend auf Kriterien wie Kosten, Leistung oder spezifischen Anwendungsfällen zu leiten.

Wie in 12 SuperAnnotate Bewertungen berichtet. Benutzern Werkzeuge zur Verfügung stellen, um mehrere Eingaben parallel zu verarbeiten, was die Inferenzgeschwindigkeit und Kosteneffizienz für Szenarien mit hoher Nachfrage verbessert.