Ocular AI: AI 시대를 위한 멀티모달 데이터 파운드리

Ocular AI란 무엇입니까? Ocular AI는 AI 모델 훈련을 위해 비정형 멀티모달 데이터를 관리하고 활용하도록 설계된 플랫폼입니다. 제타바이트 규모의 데이터에서 사용자 지정 AI 모델을 수집, 큐레이션, 검색, 주석 처리 및 훈련할 수 있는 통합된 협업 환경을 제공합니다. Ocular AI는 모든 멀티모달 데이터의 단일 소스 역할을 하여 데이터 사일로를 제거하고 팀이 보다 효과적인 AI 솔루션을 구축할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다.

주요 특징 및 기능

멀티모달 데이터 레이크하우스: Ocular AI는 클라우드 및 로컬 소스의 데이터를 중앙 집중화하여 이미지, 비디오, 오디오 및 텍스트를 포함한 다양한 데이터 유형을 지원합니다. 이를 통해 데이터에 대한 포괄적인 보기가 가능하고 별도의 데이터 사일로가 필요하지 않습니다.
데이터 카탈로그: 이 플랫폼은 팀이 데이터 카탈로그를 구축하고 구성하여 멀티모달 데이터를 AI 훈련에 쉽게 사용할 수 있도록 지원합니다. 여기에는 파일 및 폴더의 큐레이션, 시각화 및 구성을 위한 기능이 포함됩니다.
고급 멀티모달 검색: 사용자는 자연어 쿼리를 사용하여 비디오, 이미지 및 오디오를 검색할 수 있습니다. 이 플랫폼의 고급 이해를 통해 수동 태깅 없이 특정 객체, 순간, 대화 또는 장면을 찾을 수 있습니다.
데이터 주석: Ocular AI는 AI 에이전트와 인간 전문가를 결합하여 멀티모달 데이터를 대규모로 레이블링하는 도구를 제공합니다. 이 하이브리드 접근 방식은 복잡한 작업에서도 고품질 레이블이 지정된 데이터 세트를 보장합니다.
모델 훈련 및 평가: 이 플랫폼은 훈련, 평가 및 모델 비교를 위해 GPU에 대한 액세스를 제공합니다. 모델을 탐색하고 성능을 추적할 수 있는 모델 라이브러리를 제공합니다.
Ocular Bolt: 이 기능을 사용하면 데이터 레이블링 및 모델 평가를 위해 전문가의 피드백(RLHF)을 적용할 수 있습니다. 정확한 주석을 얻기 위해 의사, 엔지니어, 법률 전문가 및 다양한 분야의 주제 전문가의 전문 지식에 액세스하십시오.

Ocular AI는 어떻게 작동합니까?

Ocular AI는 멀티모달 데이터의 전체 수명 주기를 관리하기 위한 포괄적인 도구 및 인프라 세트를 제공하여 작동합니다. 주요 단계에 대한 분석은 다음과 같습니다.

데이터 수집: 다양한 소스(AWS, GCP, Azure, Databricks, Snowflake, 로컬 스토리지)의 데이터가 플랫폼으로 수집됩니다.
데이터 큐레이션: 그런 다음 플랫폼의 데이터 카탈로그 기능을 사용하여 데이터를 큐레이션, 카탈로그화 및 구성합니다.
데이터 주석: 필요한 경우 AI 에이전트와 인간 전문가의 조합을 사용하여 데이터에 주석을 추가합니다.
모델 훈련: 관리되는 GPU 클러스터를 사용하여 큐레이션된 데이터에서 AI 모델을 훈련합니다.
모델 평가: 플랫폼의 평가 도구를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다.
배포: 훈련된 모델을 다양한 애플리케이션에 배포할 수 있습니다.

Ocular AI가 중요한 이유는 무엇입니까?

Ocular AI는 AI 개발을 위한 멀티모달 데이터를 관리하고 활용하는 데 따르는 문제를 해결합니다. 이 플랫폼은 데이터를 중앙 집중화하고, 협업을 촉진하고, 모델 훈련을 가속화하고, 기존 기술 스택과의 통합을 제공합니다. 이를 통해 조직은 비정형 데이터의 잠재력을 활용하고 보다 강력한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

Ocular AI를 사용하는 방법

Ocular AI를 시작하려면 Ocular AI 웹사이트에서 로그인하거나 데모를 예약하십시오. 이 플랫폼은 설명서, 사용자 포럼 및 시작하기 위한 플레이그라운드를 포함한 다양한 리소스를 제공합니다. Ocular AI는 Python에서 SDK도 제공합니다.

from ocular import Ocular

## API 키로 SDK를 초기화합니다.
ocular = Ocular(api_key="api_key")

## 작업 공간에 액세스합니다.
workspace = ocular.workspace("workspaceID")

## 작업 공간에서 프로젝트를 가져옵니다.
project = workspace.project("projectID")

## 프로젝트에서 버전을 가져옵니다.
version = project.version("versionID")

## 버전에서 내보내기를 가져옵니다.
export = version.export("exportID")

## 내보내기 데이터 세트를 다운로드합니다.
dataset_path = export.download()