الوصف
تقدم Rerun طبقة بيانات شاملة مصممة لتعقيدات الذكاء الاصطناعي المادي والروبوتات. هدفها الأساسي هو توفير أساسيات البيانات الأساسية اللازمة لإنشاء حلقة البيانات الخاصة بك وفهمها وتحسينها. تم تصميم هذه المنصة للتعامل مع البيانات متعددة المعدلات ومتعددة الوسائط، وتتوسع بسلاسة من أول تسجيل إلى مجموعات بيانات بحجم بيتابايت.
قراءة المزيد
تمتد قدرات Rerun عبر خط أنابيب البيانات بأكمله. تتفوق في تصور كل شيء، مما يسمح للمستخدمين بمراجعة مجموعات البيانات، وتصحيح الأخطاء المعقدة، وتوسيع الوظائف باستخدام طرق عرض وأدوات مخصصة. لتحليل البيانات، تدعم Rerun استعلامات إطارات البيانات الكاملة أو SQL عبر أي بيانات روبوتات، مما يتيح التعمق في التسجيلات. تسهل المنصة أيضًا تحويل البيانات دون الحاجة إلى نسخ، مما يسمح بتطور المخطط وإضافة أعمدة مشتقة دون المساس بسلامة البيانات التاريخية.
أحد الفروقات الرئيسية هو دعم Rerun لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي مباشرة على التسجيلات. يمكن للمستخدمين التعبير عن مزيج مجموعات البيانات كاستعلامات وتدفق البيانات إلى وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، والاستفادة من وحدات تحميل البيانات المدركة للأعمدة والمدركة لترميز الفيديو. هذا يلغي الحاجة إلى خطوة تصدير منفصلة، مما يبسط سير عمل التعلم الآلي. علاوة على ذلك، تعزز Rerun التعاون من خلال ضمان عمل الجميع من نفس البيانات، مع عارض واحد وتسجيلات مشتركة يمكن الوصول إليها عبر الفرق.
تعمل البنية التحتية لـ Rerun Hub على تشغيل حلقة البيانات هذه، حيث تعمل كواجهة خلفية إنتاجية لفهرسة البيانات واسترجاعها من مخازن الكائنات. هذا يحول التخزين الخام إلى أساس قابل للاستعلام والتدفق، مما يتيح التحويلات الطرفية أو القريبة من البيانات. المنصة مفتوحة المصدر، مع مساهمة فريق Rerun بنشاط في المشاريع المفتوحة المصدر ذات الصلة مثل egui و gfx-rs.
Rerun ذات قيمة خاصة للباحثين والمهندسين في مجال الروبوتات والرؤية الحاسوبية وتطوير الذكاء الاصطناعي. إنها توفر حلاً موحدًا للتصور والاستعلام والتحويل والتدريب، مما يسرع دورات التطوير بشكل كبير ويحسن عملية تصحيح الأخطاء لأنظمة الذكاء الاصطناعي المادي المعقدة. سهولة دمجها عبر Python و C ++ و Rust تجعلها أداة متعددة الاستخدامات لمجموعة واسعة من المشاريع.
- الفئةMLOps ونشر النماذج
- نموذج التسعيرمفتوح المصدر
- النشرسحابي، محلي
- المنصاتالويب
الميزات الأساسية لـ Rerun
أساسيات البيانات لبناء وفهم حلقات البيانات
دعم البيانات متعددة المعدلات ومتعددة الوسائط
قابلية التوسع من التسجيل الأولي إلى مجموعات البيانات الضخمة
تصور شامل لمجموعات البيانات
أدوات تصحيح الأخطاء لتحليل مفصل للمشكلات
قابلة للتوسيع مع طرق عرض وأدوات مخصصة
قدرات استعلام إطارات البيانات الكاملة و SQL
تحويل البيانات دون نسخ البيانات
دعم تطور المخطط دون كسر التاريخ
تدريب مباشر للنماذج على التسجيلات
وحدات تحميل بيانات مدركة للأعمدة ومدركة لترميز الفيديو
الوصول المشترك للبيانات لتعاون الفريق
مفتوح المصدر مع مساهمات مجتمعية نشطة
تتوفر حزم تطوير البرمجيات (SDKs) لـ Python و C ++ و Rust
كيفية استخدام Rerun؟
البدء: اتبع أدلة البدء السريع لـ C ++ أو Python أو Rust.
تسجيل البيانات: استخدم حزمة تطوير البرمجيات (SDK) لتسجيل Rerun لتسجيل البيانات متعددة المعدلات ومتعددة الوسائط.
التصور: افتح عارض Rerun لاستكشاف بياناتك وتصحيحها وتوصيفها.
الاستعلام عن البيانات: استخدم استعلامات SQL أو إطارات البيانات لتحليل التسجيلات.
تحويل البيانات: قم بتحسين بياناتك وتطور المخططات دون إنشاء نسخ.
تدريب النماذج: قم بتدفق البيانات مباشرة من التسجيلات إلى وحدات معالجة الرسومات (GPUs) الخاصة بك للتدريب.
مشاركة الرؤى: تعاون مع فريقك باستخدام التسجيلات المشتركة وعارض Rerun.
حالات استخدام Rerun
- تصور بيانات الروبوتات
- تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي
- تحسين حلقة البيانات
- تحليل البيانات متعددة الوسائط
- تصحيح الأخطاء في الوقت الفعلي
- التطوير التعاوني
- سير عمل الرؤية الحاسوبية
- أبحاث الذكاء الاصطناعي المادي
