Prestandatestning av AI-algoritmer med HPC

Kunden (AI utvecklare eller forskare) kommer att få: Tillgång till en värdmiljö för att distribuera sin algoritm och köra systematiska, automatiserade prestandautvärderingar. Standardiserade benchmarkingrapporter med detaljerade uppgifter om modellens noggrannhet, slutledningshastighet och resursförbrukning i förhållande till standardiserade referensdataset för jordbruksbaserade livsmedel. Jämförande analys mellan modellversioner eller alternativa arkitekturer för att identifiera den konfiguration som ger bäst prestanda. Stresstestresultat som omfattar skalbarhet, robusthet till out-of-distributionsdata och kant-till-moln-prestanda. Med detta löser tjänsten: Bristen på teknisk bevisning: Utvecklare behöver objektiva, reproducerbara tekniska mått för att stödja kommersialisering, publicering eller regelefterlevnad. Beräkna flaskhalsar för högupplösta data: Bearbetning av drönare eller hyperspektrala bilder kräver tung beräkningskraft, som hanteras sömlöst av AgrospAI-klustret.

Åtkomst beviljas via ett användarvänligt gränssnitt eller API där utvecklare kan ladda upp modeller som behållare tillsammans med standardiserade testdataset. Utförandet och stresstestningen hanteras automatiskt av AgrifoodTEF/AgrospAI-klustret. Stöd ges för containerisering, API-integration och tolkning av riktmärkningsresultat.

Vi kan anpassa benchmarkingmåtten för att utvärdera specifika parametrar (t.ex. prestandasimulering från kant till moln, stresstester med hyperparameter) och konfigurera särskilda datarum för privata, storskaliga algoritmiska utvärderingar. Anpassade referensdataset från AgrospAI-ekosystemet kan införlivas efter överenskommelse med dataleverantörer.