Recursos de SuperAnnotate

Com base em 10 avaliações de SuperAnnotate. Permite que os usuários insiram modelos construídos em uma variedade de idiomas.

Permite que os usuários escolham a estrutura ou bancada de sua preferência. Revisores de 11 de SuperAnnotate forneceram feedback sobre este recurso.

O controle de versão de registros como modelos é iterado.

Com base em 10 avaliações de SuperAnnotate. Fornece uma maneira de implantar modelos de aprendizado de máquina de forma rápida e eficiente.

Oferece uma maneira de dimensionar o uso de modelos de aprendizado de máquina em toda a empresa. Revisores de 10 de SuperAnnotate forneceram feedback sobre este recurso.

Conforme relatado em 11 avaliações de SuperAnnotate. Permite que os usuários insiram modelos construídos em uma variedade de idiomas.

Permite que os usuários escolham a estrutura ou bancada de sua preferência. Este recurso foi mencionado em 11 avaliações de SuperAnnotate.

Conforme relatado em 10 avaliações de SuperAnnotate. O controle de versão de registros como modelos é iterado.

Fornece uma maneira de implantar modelos de aprendizado de máquina de forma rápida e eficiente. Revisores de 11 de SuperAnnotate forneceram feedback sobre este recurso.

Oferece uma maneira de dimensionar o uso de modelos de aprendizado de máquina em toda a empresa. Este recurso foi mencionado em 12 avaliações de SuperAnnotate.

Registra e organiza todos os modelos de aprendizado de máquina que foram implantados em toda a empresa.

Com base em 10 avaliações de SuperAnnotate. Rastreia o desempenho e a precisão dos modelos de aprendizado de máquina.

Provisiona usuários com base na autorização para implantar e iterar em modelos de aprendizado de máquina.

Permite que os usuários gerenciem artefatos de modelo e rastreiem quais modelos são implantados na produção.

Registra e organiza todos os modelos de aprendizado de máquina que foram implantados em toda a empresa.

Rastreia o desempenho e a precisão dos modelos de aprendizado de máquina.

Provisiona usuários com base na autorização para implantar e iterar em modelos de aprendizado de máquina.

Com base em 77 avaliações de SuperAnnotate. Fornece ao usuário uma métrica para determinar a qualidade dos rotuladores de dados, com base em pontuações de consistência, conhecimento de domínio, verdade de base dinâmica e muito mais.

Com base em 76 avaliações de SuperAnnotate. Garante que as tarefas de rotulagem sejam precisas por meio de consenso, revisão, detecção de anomalias e muito mais.

Conforme relatado em 75 avaliações de SuperAnnotate. Garante que os dados sejam de alta qualidade em comparação com o benchmark.

Dá ao usuário a capacidade de revisar e editar rótulos. Revisores de 70 de SuperAnnotate forneceram feedback sobre este recurso.

Usa modelos para prever o rótulo correto para uma determinada entrada (imagem, vídeo, áudio, texto, etc.). Revisores de 58 de SuperAnnotate forneceram feedback sobre este recurso.

Com base em 48 avaliações de SuperAnnotate. Encaminhe automaticamente a entrada para o rotulador ou serviço de etiquetagem ideal com base na velocidade e no custo previstos.

Tem a capacidade de colocar caixas imaginárias ou polígonos ao redor de objetos ou pixels em uma imagem. Revisores de 71 de SuperAnnotate forneceram feedback sobre este recurso.

Conforme relatado em 68 avaliações de SuperAnnotate. tem a capacidade de detectar objetos dentro de imagens.

Rastrear IDs de objeto exclusivos em vários quadros de vídeo Revisores de 60 de SuperAnnotate forneceram feedback sobre este recurso.

Com base em 62 avaliações de SuperAnnotate. Suporta uma variedade de diferentes tipos de imagens (satélite, câmeras térmicas, etc.)

Dá ao usuário a capacidade de extrair entidades do texto (como locais e nomes). Revisores de 47 de SuperAnnotate forneceram feedback sobre este recurso.

Conforme relatado em 40 avaliações de SuperAnnotate. Dá ao usuário a capacidade de marcar texto com base em seu sentimento.

Com base em 44 avaliações de SuperAnnotate. Dá ao usuário a capacidade de rotular e verificar dados de texto em uma imagem.

Conforme relatado em 41 avaliações de SuperAnnotate. Permite ao usuário transcrever áudio.

Com base em 39 avaliações de SuperAnnotate. Dá ao usuário a capacidade de rotular emoções em áudio gravado.

Controle o uso e o desempenho do modelo na produção

Implante aplicativos de ML de missão crítica onde e quando precisar deles

Compare facilmente experimentos — código, hiperparâmetros, métricas, previsões, dependências, métricas do sistema e muito mais — para entender as diferenças no desempenho do modelo.

Permite que os usuários gerem texto com base em um prompt de texto.

Condensa documentos longos ou texto em um breve resumo.

Com base em 13 avaliações de SuperAnnotate. Os usuários têm a capacidade de testar e otimizar prompts para melhorar a qualidade e a eficiência da saída do LLM.

Conforme relatado em 13 avaliações de SuperAnnotate. Oferece aos usuários uma coleção de modelos de prompt reutilizáveis para várias tarefas de LLM para acelerar o desenvolvimento e padronizar a saída.

Oferece ferramentas para os usuários compararem múltiplos LLMs lado a lado com base em métricas de desempenho, velocidade e precisão. Este recurso foi mencionado em 13 avaliações de SuperAnnotate.

Conforme relatado em 13 avaliações de SuperAnnotate. Oferece aos usuários uma interface amigável para ajuste fino de LLMs em seus conjuntos de dados específicos, permitindo melhor alinhamento com as necessidades empresariais.

Conforme relatado em 13 avaliações de SuperAnnotate. Fornece aos usuários ferramentas para integrar a funcionalidade LLM em seus aplicativos existentes por meio de SDKs e APIs, simplificando o desenvolvimento.

Oferece aos usuários a capacidade de implantar modelos rapidamente em ambientes de produção com esforço e configuração mínimos. Este recurso foi mencionado em 11 avaliações de SuperAnnotate.

Fornece aos usuários ferramentas para escalar automaticamente os recursos de LLM com base na demanda, garantindo uso eficiente e rentabilidade. Este recurso foi mencionado em 13 avaliações de SuperAnnotate.

Conforme relatado em 13 avaliações de SuperAnnotate. Os usuários têm a capacidade de definir limites e filtros para evitar saídas inadequadas ou sensíveis do LLM.

Conforme relatado em 12 avaliações de SuperAnnotate. Oferece aos usuários ferramentas para garantir que seus LLMs estejam em conformidade com padrões como GDPR, HIPAA e outras regulamentações, reduzindo riscos e responsabilidades.

Com base em 12 avaliações de SuperAnnotate. Os usuários recebem notificações quando o desempenho do LLM se desvia significativamente das normas esperadas, indicando potencial desvio do modelo ou problemas de dados.

Com base em 11 avaliações de SuperAnnotate. Fornece aos usuários insights ao vivo sobre a precisão do modelo, latência e interação do usuário, ajudando-os a identificar e resolver problemas prontamente.

Com base em 11 avaliações de SuperAnnotate. Fornece aos usuários capacidades de criptografia para dados em trânsito e em repouso, garantindo comunicação e armazenamento seguros ao trabalhar com LLMs.

Com base em 11 avaliações de SuperAnnotate. Oferece aos usuários ferramentas para definir permissões de acesso para diferentes funções, garantindo que apenas o pessoal autorizado possa interagir ou modificar os recursos LLM.

Fornece aos usuários um middleware para encaminhar solicitações de forma eficiente ao LLM apropriado com base em critérios como custo, desempenho ou casos de uso específicos. Revisores de 12 de SuperAnnotate forneceram feedback sobre este recurso.

Os usuários têm ferramentas para processar múltiplas entradas em paralelo, melhorando a velocidade de inferência e a relação custo-benefício para cenários de alta demanda. Este recurso foi mencionado em 12 avaliações de SuperAnnotate.