APPLIED AI
هوش مصنوعی، روی داده و زیرساخت خودتان؛ با عدد، نه با وعده.
وظیفه را دقیق تعریف می‌کنیم، داده را آماده می‌کنیم، مدل باز را تطبیق می‌دهیم و پیش و پس از آموزش با آزمون ثابت می‌سنجیم.
03هوش مصنوعی
چه چیزی تحویل می‌گیرید
- 01تعریف وظیفه و معیارپیش از هر مدلی، معلوم می‌شود موفقیت یعنی چه.
- 02داده و برچسب‌گذاریاستخراج امن، برچسب انسانی و گزارش جدای دادهٔ مصنوعی.
- 03تطبیق مدل روی GPU محلیLoRA روی مدل باز، بدون خروج داده از سازمان.
- 04ارزیابی و استقرارAPI با قرارداد خروجی مشخص و قابل آزمون.
نتیجهٔ آزمون ثابت فرم در پایلوت محلی Vino
JSON معتبر
تطابق کامل ساختار
فقط برای همین وظیفه و همین آزمون. مدل شمارش قفسه هنوز آماده نیست و همین را هم گزارش کرده‌ایم.
محلی، ابری یا ترکیبی؟
کلیدها را بزنید.
پرونده‌های مرتبط
پرسش‌هایی که معمولاً همین‌جا پیش می‌آید
همهٔ پرسشهابا یک پایلوت کوچک و قابل سنجش: یک وظیفهٔ مشخص، دادهٔ واقعی و آزمون ثابت که پیش و پس از آموزش اجرا می‌شود. اگر عدد بهتر نشد، همین را صادقانه می‌گوییم، همان‌طور که دربارهٔ مدل شلف Vino گفتیم.
بله؛ شکل اجرا بر اساس وظیفه، مدل، سخت‌افزار و نیاز داده بررسی می‌شود. آموزش و استنتاج آزمایشگاه Vino کاملاً روی GPU محلی انجام شد.
رایج است. با برچسب‌گذاری انسانی (مثلاً با CVAT)، جمع‌آوری هدفمند و در صورت لزوم دادهٔ مصنوعی شروع می‌کنیم؛ اما نتیجهٔ دادهٔ مصنوعی را همیشه جدا از دادهٔ واقعی گزارش می‌دهیم.
جایی که شما تصمیم بگیرید. امکان استقرار روی سرور خودتان، اجرای محلی مدل‌های AI و دسترسی حداقلی وجود دارد. در آزمایشگاه Vino، منبع داده فقط‌خواندنی خوانده شد و اطلاعات کاربران، شماره تماس و مختصات فروشگاه‌ها اصلاً وارد آموزش نشد.