Ocular AI

Ocular AI：人工智能时代的多模态数据工厂

什么是 Ocular AI？ Ocular AI 是一个旨在管理和利用非结构化多模态数据进行 AI 模型训练的平台。它提供了一个统一的、协作的环境，用于摄取、管理、搜索、注释和训练基于 ZB 级数据的自定义 AI 模型。 Ocular AI 旨在成为所有多模态数据的单一数据源，消除数据孤岛，并使团队能够构建更有效的 AI 解决方案。

主要特性和功能

• 多模态数据湖仓： Ocular AI 将来自云和本地来源的数据集中化，支持各种数据类型，包括图像、视频、音频和文本。 这允许全面查看数据，并消除对单独数据孤岛的需求。

• 数据目录： 该平台帮助团队构建和组织数据目录，使多模态数据易于用于 AI 训练。 这包括用于管理、可视化和组织文件和文件夹的功能。

• 高级多模态搜索： 用户可以使用自然语言查询搜索视频、图像和音频。 该平台的先进理解能力允许查找特定对象、时刻、对话或场景，而无需手动标记。

• 数据注释： Ocular AI 提供了大规模标记多模态数据的工具，将 AI 代理与人类专家相结合。 这种混合方法可确保高质量的标记数据集，即使对于复杂的任务也是如此。

• 模型训练和评估： 该平台提供对 GPU 的访问，用于训练、评估和模型比较。 它提供了一个模型库来探索模型并跟踪其性能。

• Ocular Bolt： 此功能允许应用专家的人工反馈 (RLHF) 进行数据标记和模型评估。 获取来自医学博士、工程师、法律专业人士以及各个领域主题专家的专业知识，以获得准确的注释。

Ocular AI 如何工作？

Ocular AI 的工作原理是提供一套全面的工具和基础设施来管理多模态数据的整个生命周期。 以下是关键步骤的分解：

1. 数据摄取： 来自各种来源（AWS、GCP、Azure、Databricks、Snowflake、本地存储）的数据被摄取到平台中。
2. 数据管理： 然后使用平台的数据目录功能对数据进行管理、编目和组织。
3. 数据注释： 如果需要，使用 AI 代理和人类专家相结合的方式对数据进行注释。
4. 模型训练： AI 模型在托管 GPU 集群上使用管理的数据进行训练。
5. 模型评估： 使用平台的评估工具评估模型的性能。
6. 部署： 经过训练的模型可以部署到各种应用程序中。

为什么 Ocular AI 很重要？

Ocular AI 解决了管理和利用多模态数据进行 AI 开发的挑战。 该平台集中数据、促进协作、加速模型训练，并提供与现有技术堆栈的集成。 它使组织能够释放非结构化数据的潜力并构建更强大的 AI 应用程序。

如何使用 Ocular AI？

要开始使用 Ocular AI，用户可以登录或在 Ocular AI 网站上预订演示。 该平台提供一系列资源，包括文档、用户论坛和一个入门 Playground。 Ocular AI 还提供 Python 中的 SDK。

from ocular import Ocular

## 使用您的 API 密钥初始化 SDK
ocular = Ocular(api_key="api_key")

## 访问工作区
workspace = ocular.workspace("workspaceID")

## 从工作区获取项目
project = workspace.project("projectID")

## 从项目获取版本
version = project.version("versionID")

## 从版本获取导出
export = version.export("exportID")

## 下载导出数据集
dataset_path = export.download()

我可以在哪里使用 Ocular AI？

Ocular AI 可用于各种行业和应用，包括：

• 自动驾驶： 高分辨率城市图像注释和模型训练。
• 医学影像： 管理和注释医学扫描以进行 AI 驱动的诊断。
• 视频分析： 搜索和理解视频内容以用于各种用例。

安全

Ocular AI 优先考虑安全性，采用企业级措施来保护数据。 这些系统在构建时就考虑到了安全性，并不断受到监控和审计。 所有数据都保留在您现有的基础设施和数据源上，即使连接到外部源也是如此。