Formazione sui modelli di IA per attività di visione artificiale nell'infrastruttura TEF

Questo servizio consente il miglioramento degli algoritmi di visione artificiale esistenti e fornisce la potenza computazionale per addestrare nuove versioni del modello su larga scala. Prima di utilizzare questo servizio, i clienti potrebbero aver sviluppato algoritmi di visione artificiale, ma non hanno la capacità computazionale per addestrarli in modo efficace su grandi set di dati. Dopo aver utilizzato questo servizio, possono superare queste limitazioni.

L'infrastruttura hardware e software necessaria è già disponibile. In primo luogo, le esigenze del cliente vengono catturate in un colloquio tra il fornitore di servizi e il cliente. Qui, i risultati della versione precedente dell'algoritmo necessario potrebbero essere rivisti, così come il set di dati fornito. Con tutte queste informazioni, potrebbe essere fornita una stima del tempo di esecuzione. Dipenderà dall'architettura selezionata, dalle dimensioni del set di dati e dalle iterazioni necessarie. Può andare da circa un mese a diverse settimane.Il servizio viene eseguito in remoto in un'infrastruttura digitale situata a Vigo (Spagna).Come risultato del servizio, il cliente riceverà la documentazione sul processo di formazione, il modello di IA stesso (in .pth o. formato .onnx) e un manuale utente per sapere come utilizzarlo.Il cliente deve fornire i dati per addestrare il modello di IA e, facoltativamente, un prototipo di modello che il cliente ha già addestrato. Se il cliente non dispone dei dati necessari, questi potrebbero essere forniti tramite un servizio di fornitura di set di dati TEF di Agrifood (cfr. Servizi correlati).

Ad esempio, un'azienda può avere un algoritmo di visione artificiale per la segmentazione delle colture e desidera aggiungere nuove classi da identificare, o forse ha acquisito un set di dati più ampio per migliorare le prestazioni del sistema. A tal fine, un nuovo modello di IA sarebbe addestrato utilizzando l'infrastruttura TEF. Il cliente deve fornire un set di dati annotati per addestrare il modello. Nel caso in cui abbiano una versione precedente del modello, potrebbe essere richiesta anche la configurazione del modello.