Performance-Tests von KI-Algorithmen mit HPC

Der Kunde (KI-Entwickler oder -Forscher) erhält: Zugriff auf eine gehostete Umgebung, um ihren Algorithmus bereitzustellen und systematische, automatisierte Leistungsbewertungen durchzuführen. Standardisierte Benchmarking-Berichte, in denen die Modellgenauigkeit, die Inferenzgeschwindigkeit und der Ressourcenverbrauch anhand standardisierter Agrar- und Lebensmittelreferenzdatensätze detailliert beschrieben werden. Vergleichende Analyse über Modellversionen oder alternative Architekturen hinweg, um die leistungsfähigste Konfiguration zu ermitteln. Stresstestergebnisse zu Skalierbarkeit, Robustheit bei Out-of-Distribution-Daten und Edge-to-Cloud-Leistung. Damit löst der Service: Die Lücke bei den technischen Nachweisen: Entwickler benötigen objektive, reproduzierbare technische Kennzahlen, um die Kommerzialisierung, Veröffentlichung oder Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu unterstützen. Engpässe für hochauflösende Daten berechnen: Die Verarbeitung von Drohnen- oder Hyperspektralbildern erfordert eine hohe Rechenleistung, die vom AgrospAI-Cluster nahtlos verarbeitet wird.

Der Zugriff erfolgt über eine benutzerfreundliche Schnittstelle oder API, über die Entwickler neben standardisierten Testdatensätzen Modelle als Container hochladen können. Die Durchführung und Stresstests werden automatisch vom Cluster AgrifoodTEF/AgrospAI abgewickelt. Unterstützt werden Containerisierung, API-Integration und die Interpretation von Benchmarking-Ergebnissen.

Wir können die Benchmarking-Metriken anpassen, um bestimmte Parameter zu bewerten (z.B. Edge-to-Cloud-Performance-Simulation, Hyperparameter-Stresstests) und dedizierte Datenräume für private, groß angelegte algorithmische Auswertungen zu konfigurieren. Individuelle Referenzdatensätze aus dem AgrospAI-Ökosystem können nach Absprache mit Datenanbietern eingebunden werden.