Ocular AI: La Fundición de Datos Multimodal para la Era de la AI

¿Qué es Ocular AI? Ocular AI es una plataforma diseñada para gestionar y aprovechar datos multimodales no estructurados para el entrenamiento de modelos de AI. Proporciona un entorno unificado y colaborativo para ingerir, curar, buscar, anotar y entrenar modelos de AI personalizados en zettabytes de datos. Ocular AI tiene como objetivo ser la única fuente de verdad para todos los datos multimodales, eliminando los silos de datos y capacitando a los equipos para construir soluciones de AI más efectivas.

Características y Funcionalidades Clave

Data Lakehouse Multimodal: Ocular AI centraliza los datos de fuentes en la nube y locales, soportando varios tipos de datos, incluyendo imágenes, videos, audio y texto. Esto permite una visión completa de los datos y elimina la necesidad de silos de datos separados.
Catálogo de Datos: La plataforma ayuda a los equipos a construir y organizar catálogos de datos, haciendo que los datos multimodales estén fácilmente disponibles para el entrenamiento de AI. Esto incluye características para la curación, visualización y organización de archivos y carpetas.
Búsqueda Multimodal Avanzada: Los usuarios pueden buscar a través de videos, imágenes y audio utilizando consultas en lenguaje natural. La comprensión avanzada de la plataforma permite encontrar objetos, momentos, conversaciones o escenas específicas sin etiquetado manual.
Anotación de Datos: Ocular AI proporciona herramientas para etiquetar datos multimodales a escala, combinando agentes de AI con expertos humanos. Este enfoque híbrido asegura conjuntos de datos etiquetados de alta calidad, incluso para tareas complejas.
Entrenamiento y Evaluación de Modelos: La plataforma ofrece acceso a GPUs para el entrenamiento, la evaluación y la comparación de modelos. Proporciona una Biblioteca de Modelos para explorar modelos y rastrear su rendimiento.
Ocular Bolt: Esta característica permite aplicar la retroalimentación humana experta (RLHF) para el etiquetado de datos y la evaluación de modelos. Acceda al conocimiento especializado de médicos, ingenieros, profesionales legales y expertos en la materia en diversos dominios para obtener anotaciones precisas.

¿Cómo funciona Ocular AI?

Ocular AI funciona proporcionando un conjunto completo de herramientas e infraestructura para gestionar todo el ciclo de vida de los datos multimodales. Aquí hay un desglose de los pasos clave:

Ingesta de Datos: Los datos de varias fuentes (AWS, GCP, Azure, Databricks, Snowflake, almacenamiento local) se ingieren en la plataforma.
Curación de Datos: Los datos se curan, catalogan y organizan utilizando las características del catálogo de datos de la plataforma.
Anotación de Datos: Si es necesario, los datos se anotan utilizando una combinación de agentes de AI y expertos humanos.
Entrenamiento de Modelos: Los modelos de AI se entrenan en los datos curados utilizando clústeres de GPU gestionados.
Evaluación de Modelos: El rendimiento de los modelos se evalúa utilizando las herramientas de evaluación de la plataforma.
Implementación: Los modelos entrenados se pueden implementar para diversas aplicaciones.

¿Por qué es importante Ocular AI?

Ocular AI aborda los desafíos de la gestión y el aprovechamiento de datos multimodales para el desarrollo de AI. La plataforma centraliza los datos, facilita la colaboración, acelera el entrenamiento de modelos y ofrece integraciones con las pilas tecnológicas existentes. Empodera a las organizaciones para desbloquear el potencial de los datos no estructurados y construir aplicaciones de AI más potentes.

¿Cómo usar Ocular AI?

Para empezar a usar Ocular AI, los usuarios pueden iniciar sesión o reservar una demostración en el sitio web de Ocular AI. La plataforma ofrece una gama de recursos que incluyen documentación, foros de usuarios y un área de juegos para empezar. Ocular AI también ofrece un SDK en Python.

from ocular import Ocular

## Initialize the SDK with your API key
ocular = Ocular(api_key="api_key")

## Access a workspace
workspace = ocular.workspace("workspaceID")

## Get a project from the workspace
project = workspace.project("projectID")

## Get a version from the project
version = project.version("versionID")

## Get an export from the version
export = version.export("exportID")

## Download the export dataset
dataset_path = export.download()

¿Dónde puedo usar Ocular AI?

Ocular AI se puede utilizar en varias industrias y aplicaciones, incluyendo:

Conducción Autónoma: Anotación de imágenes urbanas de alta resolución y entrenamiento de modelos.
Imágenes Médicas: Gestión y anotación de escaneos médicos para diagnósticos impulsados por AI.
Análisis de Video: Búsqueda y comprensión del contenido de video para varios casos de uso.

Seguridad

Ocular AI prioriza la seguridad, empleando medidas de grado empresarial para proteger los datos. Los sistemas están construidos con la seguridad en mente y se monitorean y auditan constantemente. Todos los datos permanecen en su infraestructura y fuentes de datos existentes, incluso cuando se conectan a fuentes externas.