Funzionalità SuperAnnotate

Consenti agli utenti di inserire modelli costruiti in una varietà di lingue.

Consenti agli utenti di scegliere il framework o il banco di lavoro di loro preferenza.

Versionamento dei record man mano che i modelli vengono iterati.

Fornisce un modo per distribuire rapidamente ed efficientemente i modelli di apprendimento automatico.

Offre un modo per scalare l'uso dei modelli di apprendimento automatico in tutta l'azienda.

Consente agli utenti di inserire modelli costruiti in una varietà di lingue.

Consenti agli utenti di scegliere il framework o il banco di lavoro di loro preferenza.

Versionamento dei record man mano che i modelli vengono iterati.

Fornisce un modo per distribuire rapidamente ed efficientemente i modelli di apprendimento automatico.

Offre un modo per scalare l'uso dei modelli di apprendimento automatico in tutta l'azienda.

Registra e organizza tutti i modelli di machine learning che sono stati distribuiti in tutta l'azienda.

Traccia le prestazioni e l'accuratezza dei modelli di apprendimento automatico.

Fornisce agli utenti l'autorizzazione per distribuire e iterare sui modelli di apprendimento automatico.

Consente agli utenti di gestire gli artefatti del modello e tracciare quali modelli sono distribuiti in produzione.

Registra e organizza tutti i modelli di apprendimento automatico che sono stati distribuiti in tutta l'azienda.

Traccia le prestazioni e l'accuratezza dei modelli di apprendimento automatico.

Fornisce agli utenti l'autorizzazione per distribuire e iterare sui modelli di apprendimento automatico.

Fornisce all'utente una metrica per determinare la qualità degli etichettatori di dati, basata su punteggi di coerenza, conoscenza del dominio, verità di base dinamica e altro ancora.

Garantisce che i compiti di etichettatura siano accurati attraverso il consenso, la revisione, il rilevamento delle anomalie e altro ancora.

Garantisce che i dati siano di alta qualità rispetto al benchmark.

Dà all'utente la possibilità di rivedere e modificare le etichette.

Utilizza modelli per prevedere l'etichetta corretta per un dato input (immagine, video, audio, testo, ecc.).

Instrada automaticamente l'input al miglior etichettatore o servizio di etichettatura in base alla velocità e al costo previsti.

Ha la capacità di posizionare scatole o poligoni immaginari attorno a oggetti o pixel in un'immagine.

ha la capacità di rilevare oggetti all'interno delle immagini.

Traccia gli ID univoci degli oggetti attraverso più fotogrammi video

Supporta una gamma di diversi tipi di immagini (satellitari, termiche, ecc.).

Dà all'utente la possibilità di estrarre entità dal testo (come luoghi e nomi).

Dà all'utente la possibilità di etichettare il testo in base al suo sentimento.

Dà all'utente la possibilità di etichettare e verificare i dati di testo in un'immagine.

Consente all'utente di trascrivere l'audio.

Dà all'utente la possibilità di etichettare le emozioni nell'audio registrato.

Controlla l'uso e le prestazioni del modello in produzione

Distribuisci applicazioni ML critiche per la missione dove e quando ne hai bisogno

Confronta facilmente gli esperimenti—codice, iperparametri, metriche, previsioni, dipendenze, metriche di sistema e altro—per comprendere le differenze nelle prestazioni del modello.

Consente agli utenti di generare testo basato su un prompt di testo.

Condensa documenti o testi lunghi in un breve riassunto.

Consente una selezione intelligente dei dati per l'annotazione per ridurre il tempo e i costi complessivi di addestramento.

Consente l'addestramento automatico dei modelli con nuovi dati annotati per un miglioramento continuo.

Facilita l'impostazione di un processo di apprendimento attivo su misura per progetti di intelligenza artificiale specifici.

Consente agli utenti di stabilire un ciclo di feedback tra l'annotazione dei dati e l'addestramento del modello.

Fornisce la capacità di identificare e affrontare i casi limite per migliorare la robustezza del modello.

Consente un triage efficiente dei dati di addestramento per identificare quali punti dati dovrebbero essere etichettati successivamente.

Ottimizza il processo di etichettatura dei dati con strumenti progettati per efficienza e precisione.

Automatizza il rilevamento di anomalie e valori anomali nei dati di addestramento per la correzione.

Offre strumenti per ottimizzare la selezione dei dati per l'etichettatura basata sull'incertezza del modello.

Fornisce approfondimenti attuabili sulla qualità dei dati, consentendo miglioramenti mirati nell'etichettatura dei dati.

Fornisce approfondimenti dettagliati sui fattori che influenzano le prestazioni del modello e suggerisce miglioramenti.

Consente il miglioramento del modello al costo più basso possibile concentrandosi sui dati più impattanti.

Integra la gestione dei casi limite nel ciclo di addestramento del modello per un miglioramento continuo delle prestazioni.

Fornisce la capacità di perfezionare i modelli per una maggiore accuratezza e specializzazione per casi d'uso di nicchia.

Offre strumenti avanzati per analizzare le anomalie e gli errori delle etichette per informare ulteriormente l'addestramento del modello.

Fornisce agli utenti la possibilità di testare e ottimizzare i prompt per migliorare la qualità e l'efficienza dell'output LLM.

Fornisce agli utenti una raccolta di modelli di prompt riutilizzabili per vari compiti LLM per accelerare lo sviluppo e standardizzare l'output.

Offre strumenti per gli utenti per confrontare più LLM fianco a fianco in base a metriche di prestazione, velocità e accuratezza.

Fornisce agli utenti un'interfaccia intuitiva per ottimizzare i LLM sui loro dataset specifici, consentendo un migliore allineamento con le esigenze aziendali.

Fornisce agli utenti strumenti per integrare la funzionalità LLM nelle loro applicazioni esistenti tramite SDK e API, semplificando lo sviluppo.

Offre agli utenti la capacità di distribuire rapidamente i modelli in ambienti di produzione con il minimo sforzo e configurazione.

Fornisce agli utenti strumenti per scalare automaticamente le risorse LLM in base alla domanda, garantendo un uso efficiente e un rapporto costo-efficacia.

Dà agli utenti la possibilità di impostare limiti e filtri per prevenire risultati inappropriati o sensibili dal LLM.

Offre agli utenti strumenti per garantire che i loro LLM rispettino gli standard di conformità come il GDPR, l'HIPAA e altre normative, riducendo il rischio e la responsabilità.

Fornisce agli utenti notifiche quando le prestazioni del LLM deviano significativamente dalle norme attese, indicando un potenziale drift del modello o problemi di dati.

Fornisce agli utenti informazioni in tempo reale sulla precisione del modello, la latenza e l'interazione dell'utente, aiutandoli a identificare e risolvere i problemi tempestivamente.

Fornisce agli utenti capacità di crittografia per i dati in transito e a riposo, garantendo comunicazioni e archiviazione sicure quando si lavora con LLM.

Offre agli utenti strumenti per impostare i permessi di accesso per diversi ruoli, garantendo che solo il personale autorizzato possa interagire con o modificare le risorse LLM.

Fornisce agli utenti un middleware per instradare le richieste in modo efficiente al LLM appropriato in base a criteri come costo, prestazioni o casi d'uso specifici.

Fornisce agli utenti strumenti per elaborare più input in parallelo, migliorando la velocità di inferenza e la convenienza economica per scenari ad alta domanda.