Prestatietests van AI-algoritmen met behulp van HPC

De klant (AI ontwikkelaar of onderzoeker) ontvangt: Toegang tot een gehoste omgeving om hun algoritme in te zetten en systematische, geautomatiseerde prestatie-evaluaties uit te voeren. Gestandaardiseerde benchmarkingrapporten met details over de nauwkeurigheid van het model, de gevolgtrekkingssnelheid en het verbruik van hulpbronnen ten opzichte van gestandaardiseerde referentiedatasets voor agrovoedingsmiddelen. Vergelijkende analyse van modelversies of alternatieve architecturen om de best presterende configuratie te identificeren. Resultaten van stresstests met betrekking tot schaalbaarheid, robuustheid voor out-of-distribution-gegevens en edge-to-cloud-prestaties. Hiermee lost de service het volgende op: De lacune in het technisch bewijsmateriaal: ontwikkelaars hebben objectieve, reproduceerbare technische maatstaven nodig om de commercialisering, publicatie of naleving van de regelgeving te ondersteunen. Knelpunten berekenen voor gegevens met een hoge resolutie: Het verwerken van drone- of hyperspectrale beelden vereist zware rekenkracht, die naadloos wordt afgehandeld door het AgrospAI-cluster.

Toegang wordt verleend via een gebruiksvriendelijke interface of API waar ontwikkelaars modellen kunnen uploaden als containers naast gestandaardiseerde testdatasets. De uitvoering en stresstesten worden automatisch afgehandeld door het cluster AgrifoodTEF/AgrospAI. Er wordt ondersteuning geboden voor containerisatie, API-integratie en het interpreteren van benchmarkingresultaten.

We kunnen de benchmarkingstatistieken aanpassen om specifieke parameters te evalueren (bijv. edge-to-cloud prestatiesimulatie, hyperparameter stresstests) en speciale datarooms configureren voor particuliere, grootschalige algoritmische evaluaties. Aangepaste referentiedatasets uit het AgrospAI-ecosysteem kunnen in overleg met dataproviders worden opgenomen.