Opis
Laboratorium sztucznej inteligencji GRADIANT jest najnowocześniejszym obiektem do opracowywania i walidacji rozwiązań sztucznej inteligencji. Posiada kompleksową infrastrukturę do eksperymentowania ze sztuczną inteligencją, w tym klastry obliczeń o wysokiej wydajności, wyspecjalizowane macierze GPU i zaawansowane platformy obsługujące modele. Dzięki kompleksowej integracji MLOps wykorzystuje skalowalne zasoby obliczeniowe i ramy open source do wdrażania różnych modeli sztucznej inteligencji i rurociągów automatyzacji. Wyposażony w dedykowane środowiska szkoleniowe dla modeli i wysokowydajne jednostki przetwarzania danych, służy jako wszechstronne centrum rozwoju i wdrażania sztucznej inteligencji. Laboratorium zawiera specjalistyczny sprzęt zarówno do optymalizacji szkoleń, jak i wnioskowania, a także zaawansowane narzędzia do monitorowania i śledzenia eksperymentów, umożliwiające kompleksowy rozwój i walidację aplikacji i usług AI w zakresie danych z czujników i IoT, wizji komputerowej, przetwarzania języka naturalnego i uczenia maszynowego.
Co można zaoferować za pośrednictwem tego obiektu?
Na przykład:
Walidacja modeli AI w kontrolowanych środowiskach z kompleksowym śledzeniem wskaźników, ramami testowania A / B i monitorowaniem wydajności w celu zapewnienia, że modele spełniają wymagania biznesowe i standardy branżowe przed wdrożeniem. Na przykład walidacja komputerowego modelu widzenia do celów wykrywania i klasyfikacji upraw, w tym wykrywania stronniczości i testowania odporności.
Analiza i poprawa jakości danych za pomocą zautomatyzowanych rurociągów, w tym profilowanie danych, wykrywanie anomalii i monitorowanie dryfu danych.
Przykładowe usługi obejmują analizę historycznych danych produkcyjnych pod kątem niespójności, walidację kompletności danych oraz zapewnienie odpowiedniego formatowania różnych źródeł danych przed szkoleniem modelu.
Testowanie i walidacja komponentów przestrzeni danych oraz kompletnych przypadków użycia w środowiskach piaskownicy, co umożliwia organizacjom eksperymentowanie ze scenariuszami udostępniania danych, sfederowanymi konfiguracjami uczenia się i międzyorganizacyjnymi przepływami pracy w zakresie sztucznej inteligencji.
Na przykład symulowanie wielostronnego scenariusza współpracy w zakresie danych w celu konserwacji predykcyjnej przy jednoczesnym zapewnieniu suwerenności danych i wymogów dotyczących prywatności.
