Ocular AI: AI時代のマルチモーダルデータファウンドリ

Ocular AIとは？ Ocular AIは、AIモデルのトレーニングのために、非構造化マルチモーダルデータを管理および活用するように設計されたプラットフォームです。これは、ゼタバイト単位のデータに対して、カスタムAIモデルを取り込み、キュレーションし、検索し、注釈を付け、トレーニングするための、統一された共同作業環境を提供します。 Ocular AIは、すべてのマルチモーダルデータの単一の信頼できるソースとなることを目指しており、データサイロを排除し、チームがより効果的なAIソリューションを構築できるようにします。

主要な機能

マルチモーダルデータレイクハウス： Ocular AIは、クラウドおよびローカルソースからのデータを集中化し、画像、ビデオ、オーディオ、テキストなどのさまざまなデータタイプをサポートします。これにより、データを包括的に表示でき、個別のデータサイロの必要性がなくなります。
データカタログ：このプラットフォームは、チームがデータカタログを構築および整理するのを支援し、マルチモーダルデータをAIトレーニングにすぐに利用できるようにします。これには、ファイルとフォルダーのキュレーション、視覚化、および編成のための機能が含まれています。
高度なマルチモーダル検索：ユーザーは、自然言語クエリを使用して、ビデオ、画像、およびオーディオを検索できます。プラットフォームの高度な理解により、手動でタグ付けしなくても、特定のオブジェクト、瞬間、会話、またはシーンを見つけることができます。
データ注釈： Ocular AIは、AIエージェントと人間の専門家を組み合わせて、マルチモーダルデータを大規模にラベル付けするツールを提供します。このハイブリッドアプローチにより、複雑なタスクでも、高品質のラベル付きデータセットが保証されます。
モデルのトレーニングと評価：このプラットフォームは、トレーニング、評価、およびモデル比較のためにGPUへのアクセスを提供します。モデルを探索し、そのパフォーマンスを追跡するためのモデルライブラリを提供します。
Ocular Bolt：この機能により、データラベリングおよびモデル評価に、専門家による人間のフィードバック（RLHF）を適用できます。正確な注釈を得るために、医師、エンジニア、法律専門家、および多様な分野の主題の専門家からの専門知識にアクセスしてください。

Ocular AIはどのように機能しますか？

Ocular AIは、マルチモーダルデータのライフサイクル全体を管理するための包括的なツールとインフラストラクチャのセットを提供することにより機能します。主な手順の内訳は次のとおりです。

データの取り込み：さまざまなソース（AWS、GCP、Azure、Databricks、Snowflake、ローカルストレージ）からのデータがプラットフォームに取り込まれます。
データのキュレーション：次に、プラットフォームのデータカタログ機能を使用して、データがキュレーション、カタログ化、および編成されます。
データ注釈：必要に応じて、AIエージェントと人間の専門家の組み合わせを使用して、データに注釈が付けられます。
モデルのトレーニング： AIモデルは、管理されたGPUクラスターを使用して、キュレーションされたデータでトレーニングされます。
モデルの評価：モデルのパフォーマンスは、プラットフォームの評価ツールを使用して評価されます。
デプロイメント：トレーニングされたモデルは、さまざまなアプリケーションにデプロイできます。

Ocular AIが重要な理由は何ですか？

Ocular AIは、AI開発のためのマルチモーダルデータの管理と活用という課題に対処します。このプラットフォームは、データを集中化し、コラボレーションを促進し、モデルのトレーニングを加速し、既存の技術スタックとの統合を提供します。これにより、組織は非構造化データの可能性を解き放ち、より強力なAIアプリケーションを構築できます。

Ocular AIの使用方法

Ocular AIの使用を開始するには、Ocular AI Webサイトでサインインするか、デモを予約してください。このプラットフォームは、ドキュメント、ユーザーフォーラム、および開始するためのプレイグラウンドを含む、さまざまなリソースを提供します。 Ocular AIは、PythonでSDKも提供しています。

from ocular import Ocular

## APIキーを使用してSDKを初期化します
ocular = Ocular(api_key="api_key")

## ワークスペースにアクセスします
workspace = ocular.workspace("workspaceID")

## ワークスペースからプロジェクトを取得します
project = workspace.project("projectID")

## プロジェクトからバージョンを取得します
version = project.version("versionID")

## バージョンからエクスポートを取得します
export = version.export("exportID")

## エクスポートデータセットをダウンロードします
dataset_path = export.download()