SuperAnnotate Funktionen

Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden.

Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.

Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden.

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.

Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden.

Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.

Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden.

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.

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.

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.

Bietet dem Benutzer eine Metrik zur Bestimmung der Qualität von Datenbeschriftungen, basierend auf Konsistenzbewertungen, Domänenwissen, dynamischer Grundwahrheit und mehr.

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.

Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Bezeichnungen zu überprüfen und zu bearbeiten.

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.

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.

Verfolgen Sie eindeutige Objekt-IDs über mehrere Videoframes hinweg

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.

Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Text basierend auf seiner Stimmung zu markieren.

Gibt dem Benutzer die Möglichkeit, Textdaten in einem Bild zu beschriften und zu überprüfen.

Ermöglicht es dem Benutzer, Audio zu transkribieren.

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.

Ermöglicht die intelligente Auswahl von Daten für die Annotation, um die Gesamtschulungszeit und -kosten zu reduzieren.

Ermöglicht das automatische erneute Training von Modellen mit neu annotierten Daten zur kontinuierlichen Verbesserung.

Erleichtert die Einrichtung eines aktiven Lernprozesses, der auf bestimmte KI-Projekte zugeschnitten ist.

Ermöglicht es Benutzern, eine Feedbackschleife zwischen der Datenannotation und dem Modelltraining einzurichten.

Bietet die Möglichkeit, Grenzfälle zu identifizieren und zu beheben, um die Robustheit des Modells zu verbessern.

Ermöglicht eine effiziente Sichtung von Trainingsdaten, um zu ermitteln, welche Datenpunkte als nächstes beschriftet werden sollten.

Optimiert den Datenkennzeichnungsprozess mit Tools, die auf Effizienz und Genauigkeit ausgelegt sind.

Automatisiert die Erkennung von Anomalien und Ausreißern in den Trainingsdaten zur Korrektur.

Bietet Werkzeuge zur Optimierung der Auswahl von Daten für die Beschriftung basierend auf der Modellunsicherheit.

Bietet umsetzbare Einblicke in die Datenqualität und ermöglicht gezielte Verbesserungen bei der Datenkennzeichnung.

Liefert detaillierte Einblicke in Faktoren, die sich auf die Modellleistung auswirken, und schlägt Verbesserungen vor.

Ermöglicht die Modellverbesserung zu den geringstmöglichen Kosten, indem es sich auf die wirkungsvollsten Daten konzentriert.

Integriert die Behandlung von Grenzfällen in die Modelltrainingsschleife zur kontinuierlichen Leistungssteigerung.

Bietet die Möglichkeit, Modelle für eine höhere Genauigkeit und Spezialisierung für Nischenanwendungsfälle zu optimieren.

Bietet erweiterte Tools zur Analyse von Beschriftungsausreißern und -fehlern, um das weitere Modelltraining zu unterstützen.

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.

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.

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

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.

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.

Benachrichtigt Benutzer, wenn die LLM-Leistung erheblich von den erwarteten Normen abweicht, was auf potenzielles Modell-Drift oder Datenprobleme hinweist.

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.

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.

Bietet Benutzern Middleware, um Anfragen effizient an das geeignete LLM basierend auf Kriterien wie Kosten, Leistung oder spezifischen Anwendungsfällen zu leiten.

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