Ocular AI

Ocular AI: Die multimodale Datengießerei für das KI-Zeitalter

Was ist Ocular AI? Ocular AI ist eine Plattform, die entwickelt wurde, um unstrukturierte multimodale Daten für das KI-Modelltraining zu verwalten und zu nutzen. Sie bietet eine einheitliche, kollaborative Umgebung zum Aufnehmen, Kuratieren, Durchsuchen, Annotieren und Trainieren von benutzerdefinierten KI-Modellen auf Zettabytes von Daten. Ocular AI zielt darauf ab, die zentrale Anlaufstelle für alle multimodalen Daten zu sein, Datensilos zu eliminieren und Teams in die Lage zu versetzen, effektivere KI-Lösungen zu entwickeln.

Hauptmerkmale und Funktionalität

• Multimodal Data Lakehouse: Ocular AI zentralisiert Daten aus Cloud- und lokalen Quellen und unterstützt verschiedene Datentypen, darunter Bilder, Videos, Audio und Text. Dies ermöglicht eine umfassende Sicht auf die Daten und macht separate Datensilos überflüssig.

• Data Catalog: Die Plattform hilft Teams beim Aufbau und der Organisation von Datenkatalogen, wodurch multimodale Daten für das KI-Training leicht verfügbar werden. Dies umfasst Funktionen zur Kuration, Visualisierung und Organisation von Dateien und Ordnern.

• Erweiterte multimodale Suche: Benutzer können Videos, Bilder und Audio mithilfe von Abfragen in natürlicher Sprache durchsuchen. Das fortschrittliche Verständnis der Plattform ermöglicht das Auffinden spezifischer Objekte, Momente, Konversationen oder Szenen ohne manuelle Kennzeichnung.

• Datenannotation: Ocular AI bietet Tools zur Kennzeichnung multimodaler Daten in großem Umfang, wobei KI-Agenten mit menschlichen Experten kombiniert werden. Dieser hybride Ansatz gewährleistet qualitativ hochwertige, gekennzeichnete Datensätze, selbst für komplexe Aufgaben.

• Modelltraining und -bewertung: Die Plattform bietet Zugriff auf GPUs für Training, Bewertung und Modellvergleich. Sie bietet eine Modellbibliothek, um Modelle zu erkunden und ihre Leistung zu verfolgen.

• Ocular Bolt: Diese Funktion ermöglicht die Anwendung von Experten-Feedback von Menschen (RLHF) für die Datenkennzeichnung und Modellbewertung. Greifen Sie auf spezialisiertes Wissen von Ärzten, Ingenieuren, Juristen und Fachexperten aus verschiedenen Bereichen zu, um genaue Anmerkungen zu erhalten.

Wie funktioniert Ocular AI?

Ocular AI funktioniert, indem es eine umfassende Reihe von Tools und Infrastruktur bereitstellt, um den gesamten Lebenszyklus multimodaler Daten zu verwalten. Hier ist eine Aufschlüsselung der wichtigsten Schritte:

1. Datenerfassung: Daten aus verschiedenen Quellen (AWS, GCP, Azure, Databricks, Snowflake, lokaler Speicher) werden in die Plattform aufgenommen.
2. Datenkuration: Die Daten werden dann mit den Datenkatalogfunktionen der Plattform kuratiert, katalogisiert und organisiert.
3. Datenannotation: Bei Bedarf werden die Daten mithilfe einer Kombination aus KI-Agenten und menschlichen Experten annotiert.
4. Modelltraining: KI-Modelle werden auf den kuratierten Daten mithilfe verwalteter GPU-Cluster trainiert.
5. Modellbewertung: Die Leistung der Modelle wird mithilfe der Bewertungstools der Plattform bewertet.
6. Bereitstellung: Trainierte Modelle können für verschiedene Anwendungen bereitgestellt werden.

Warum ist Ocular AI wichtig?

Ocular AI begegnet den Herausforderungen der Verwaltung und Nutzung multimodaler Daten für die KI-Entwicklung. Die Plattform zentralisiert Daten, erleichtert die Zusammenarbeit, beschleunigt das Modelltraining und bietet Integrationen mit bestehenden Technologie-Stacks. Sie ermöglicht es Unternehmen, das Potenzial unstrukturierter Daten freizusetzen und leistungsstärkere KI-Anwendungen zu entwickeln.

Wie verwende ich Ocular AI?

Um mit der Verwendung von Ocular AI zu beginnen, können sich Benutzer auf der Ocular AI-Website anmelden oder eine Demo buchen. Die Plattform bietet eine Reihe von Ressourcen, darunter Dokumentation, Benutzerforen und einen Playground für den Einstieg. Ocular AI bietet auch ein SDK in Python.

from ocular import Ocular

## Initialisieren Sie das SDK mit Ihrem API-Schlüssel
ocular = Ocular(api_key="api_key")

## Greifen Sie auf einen Arbeitsbereich zu
workspace = ocular.workspace("workspaceID")

## Holen Sie sich ein Projekt aus dem Arbeitsbereich
project = workspace.project("projectID")

## Holen Sie sich eine Version aus dem Projekt
version = project.version("versionID")

## Holen Sie sich einen Export aus der Version
export = version.export("exportID")

## Laden Sie das Export-Dataset herunter
dataset_path = export.download()

Wo kann ich Ocular AI einsetzen?

Ocular AI kann in verschiedenen Branchen und Anwendungen eingesetzt werden, darunter:

• Autonomes Fahren: Hochauflösende Annotation von Stadtbildern und Modelltraining.
• Medizinische Bildgebung: Verwalten und Annotieren medizinischer Scans für KI-gestützte Diagnostik.
• Videoanalyse: Durchsuchen und Verstehen von Videoinhalten für verschiedene Anwendungsfälle.

Sicherheit

Ocular AI priorisiert die Sicherheit und setzt Maßnahmen auf Unternehmensniveau ein, um Daten zu schützen. Die Systeme sind auf Sicherheit ausgelegt und werden ständig überwacht und geprüft. Alle Daten verbleiben in Ihrer vorhandenen Infrastruktur und Ihren Datenquellen, auch wenn Sie eine Verbindung zu externen Quellen herstellen.