Ocular AI: La fonderie de données multimodales pour l'ère de l'IA

Qu'est-ce qu'Ocular AI ? Ocular AI est une plateforme conçue pour gérer et exploiter les données multimodales non structurées pour l'entraînement des modèles d'IA. Elle fournit un environnement unifié et collaboratif pour ingérer, organiser, rechercher, annoter et entraîner des modèles d'IA personnalisés sur des zettaoctets de données. Ocular AI vise à être la source unique de vérité pour toutes les données multimodales, en éliminant les silos de données et en permettant aux équipes de créer des solutions d'IA plus efficaces.

Principales caractéristiques et fonctionnalités

Data Lakehouse multimodal: Ocular AI centralise les données provenant de sources cloud et locales, en prenant en charge divers types de données, notamment les images, les vidéos, l'audio et le texte. Cela permet d'avoir une vue d'ensemble des données et élimine le besoin de silos de données distincts.
Catalogue de données: La plateforme aide les équipes à construire et à organiser des catalogues de données, rendant les données multimodales facilement disponibles pour l'entraînement à l'IA. Cela inclut des fonctionnalités pour l'organisation, la visualisation et l'organisation des fichiers et des dossiers.
Recherche multimodale avancée: Les utilisateurs peuvent effectuer des recherches dans des vidéos, des images et de l'audio en utilisant des requêtes en langage naturel. La compréhension avancée de la plateforme permet de trouver des objets, des moments, des conversations ou des scènes spécifiques sans balisage manuel.
Annotation des données: Ocular AI fournit des outils pour étiqueter les données multimodales à l'échelle, en combinant des agents d'IA avec des experts humains. Cette approche hybride garantit des ensembles de données étiquetés de haute qualité, même pour les tâches complexes.
Entraînement et évaluation des modèles: La plateforme offre un accès aux GPU pour l'entraînement, l'évaluation et la comparaison des modèles. Elle fournit une bibliothèque de modèles pour explorer les modèles et suivre leurs performances.
Ocular Bolt: Cette fonctionnalité permet d'appliquer le feedback humain expert (RLHF) pour l'étiquetage des données et l'évaluation des modèles. Accédez aux connaissances spécialisées de médecins, d'ingénieurs, de professionnels du droit et d'experts dans divers domaines pour obtenir des annotations précises.

Comment fonctionne Ocular AI ?

Ocular AI fonctionne en fournissant un ensemble complet d'outils et d'infrastructures pour gérer l'ensemble du cycle de vie des données multimodales. Voici une description des principales étapes :

Ingestion des données: Les données provenant de diverses sources (AWS, GCP, Azure, Databricks, Snowflake, stockage local) sont ingérées dans la plateforme.
Organisation des données: Les données sont ensuite organisées, cataloguées et organisées à l'aide des fonctions de catalogue de données de la plateforme.
Annotation des données: Si nécessaire, les données sont annotées à l'aide d'une combinaison d'agents d'IA et d'experts humains.
Entraînement des modèles: Les modèles d'IA sont entraînés sur les données organisées à l'aide de clusters de GPU gérés.
Évaluation des modèles: Les performances des modèles sont évaluées à l'aide des outils d'évaluation de la plateforme.
Déploiement: Les modèles entraînés peuvent être déployés pour diverses applications.

Pourquoi Ocular AI est-il important ?

Ocular AI s'attaque aux défis liés à la gestion et à l'exploitation des données multimodales pour le développement de l'IA. La plateforme centralise les données, facilite la collaboration, accélère l'entraînement des modèles et offre des intégrations avec les piles technologiques existantes. Elle permet aux organisations de libérer le potentiel des données non structurées et de créer des applications d'IA plus puissantes.

Comment utiliser Ocular AI ?

Pour commencer à utiliser Ocular AI, les utilisateurs peuvent se connecter ou réserver une démonstration sur le site web d'Ocular AI. La plateforme offre une gamme de ressources, notamment de la documentation, des forums d'utilisateurs et un espace de jeu pour commencer. Ocular AI propose également 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()

Où puis-je utiliser Ocular AI ?

Ocular AI peut être utilisé dans divers secteurs et applications, notamment :

Conduite autonome: Annotation d'images urbaines à haute résolution et entraînement des modèles.
Imagerie médicale: Gestion et annotation des scanners médicaux pour les diagnostics assistés par l'IA.
Analyse vidéo: Recherche et compréhension du contenu vidéo pour divers cas d'utilisation.

Sécurité

Ocular AI accorde la priorité à la sécurité, en employant des mesures de niveau entreprise pour protéger les données. Les systèmes sont conçus dans un souci de sécurité et sont constamment surveillés et audités. Toutes les données restent sur votre infrastructure et vos sources de données existantes, même lors de la connexion à des sources externes.