ModelMill - Latih & Terapkan Model AI Edge

Deskripsi

ModelMill adalah platform pembelajaran mendalam berbasis cloud yang dikembangkan oleh Literal Labs untuk melatih, menguji, dan menerapkan Jaringan Berbasis Logika (LBN). Ini dirancang untuk mengotomatiskan proses end-to-end pembuatan model AI, dari impor data hingga generasi SDK, memungkinkan pengguna untuk menghasilkan model AI siap edge tanpa memerlukan keahlian teknik AI khusus.

Platform ini menerima dataset dalam format CSV, JSON, atau ZIP, hingga ukuran 5GB, dan mencakup dataset tabular OpenML yang telah dikurasi bagi mereka yang tidak memiliki data sendiri. ModelMill memproses data secara otomatis, melakukan operasi seperti penyaringan, normalisasi, dan padding urutan untuk mempersiapkannya untuk pelatihan berkualitas tinggi.

Annotasi adalah langkah kunci dalam alur kerja ModelMill. Pengguna dapat menganotasi data secara manual atau memanfaatkan mesin AutoML ModelMill, yang mengusulkan anotasi berdasarkan analisis statistik dan pola struktural. Platform ini mendukung tugas klasifikasi, regresi, dan deteksi anomali, secara otomatis mendeteksi jenis tugas berdasarkan anotasi data.

Setelah data dianotasi, pengguna mendefinisikan target penerapan, termasuk batasan perangkat keras dan metrik bisnis. ModelMill kemudian melatih ratusan atau ribuan konfigurasi LBN secara paralel, menyempurnakannya untuk menghasilkan daftar pendek kandidat yang memenuhi persyaratan penerapan.

Langkah terakhir melibatkan mengonversi model yang dipilih menjadi SDK kode C, siap untuk integrasi ke dalam basis kode embedded atau server. SDK mencakup LBN yang dilatih, mesin inferensi, file konfigurasi build, kode contoh, dan dokumentasi, dan diuji di berbagai arsitektur prosesor, termasuk ARM, ESP, RISC-V, dan x86.

ModelMill menawarkan beberapa rencana harga, termasuk rencana Demo untuk evaluasi, dengan batasan jumlah pelatihan dan ukuran dataset. Platform ini dirancang untuk tim yang memiliki kemampuan teknis tanpa staf AI khusus, mengotomatiskan konfigurasi, pelatihan, dan pemilihan kandidat.

Fitur Inti ModelMill

• Platform pembelajaran mendalam otomatis

• Pelatihan Jaringan Berbasis Logika

• Impor dan pra-pemrosesan data

• Annotasi dibantu AutoML

• Pelatihan model paralel

• Generasi SDK kode C

• Penerapan perangkat keras edge

• Integrasi dataset OpenML

• Tanpa kebutuhan GPU

• Mendukung format CSV, JSON, ZIP

• Klasifikasi, regresi, deteksi anomali

• Evaluasi kinerja berkelanjutan

• Model royalti penerapan

• Visualisasi benchmarking kustom

• Fitur kolaborasi tim

Cara menggunakan ModelMill?

1. 1

   Unggah data: Impor dataset dalam format CSV, JSON, atau ZIP

2. 2

   Annotasi: Gunakan mesin AutoML untuk anotasi cerdas

3. 3

   Tentukan penerapan: Spesifikasikan perangkat keras dan metrik bisnis

4. 4

   Latih model: Pelatihan paralel konfigurasi LBN

5. 5

   Pilih kandidat: Evaluasi dan pilih model dengan kinerja terbaik

6. 6

   Hasilkan SDK: Konversi model ke kode C untuk integrasi

7. 7

   Terapkan: Integrasikan SDK ke dalam perangkat keras edge

Kasus Penggunaan ModelMill

• Penerapan AI Edge
• Annotasi Data
• Pelatihan Model Paralel
• Generasi SDK
• Penggunaan Dataset OpenML

FAQ dari ModelMill

• Apa itu ModelMill?

  ModelMill adalah platform pembelajaran mendalam berbasis cloud dari Literal Labs untuk melatih, menguji, dan menerapkan Jaringan Berbasis Logika, mengotomatiskan proses end-to-end.

• Apakah saya perlu menjadi insinyur AI untuk menggunakan ModelMill?

  Tidak, ModelMill dirancang untuk tim yang memiliki kemampuan teknis tanpa staf AI khusus, mengotomatiskan konfigurasi, pelatihan, dan pemilihan kandidat.

• Format data apa yang diterima ModelMill?

  ModelMill menerima CSV, JSON, dan arsip ZIP yang berisi file CSV atau JSON, dengan ukuran unggahan maksimum 5 GB.

• Jenis tugas AI apa yang dapat dilatih ModelMill?

  ModelMill mendukung tugas klasifikasi, regresi, dan deteksi anomali menggunakan data terstruktur, termasuk fitur sensor, tabular, deret waktu, dan audio.

• Apa yang membedakan ModelMill dari platform pelatihan ML lainnya?

  ModelMill menggunakan Jaringan Berbasis Logika dan melatih ratusan atau ribuan konfigurasi LBN secara paralel, menyajikan beberapa kandidat yang memenuhi syarat.

• Perangkat keras apa yang dapat dijalankan model-model tersebut?

  LBN yang dilatih oleh ModelMill dapat diterapkan pada prosesor 32-bit atau 64-bit, diuji terhadap arsitektur ARM, ESP, RISC-V, dan x86.

• Apa yang terdapat dalam SDK?

  Setiap SDK mencakup LBN yang dilatih, mesin inferensinya, file konfigurasi build, kode integrasi contoh, dan dokumentasi.

• Bisakah saya menerapkan beberapa kandidat dari satu sesi pelatihan?

  Ya, ModelMill menghasilkan beberapa kandidat yang memenuhi syarat selama pelatihan, masing-masing mampu menghasilkan SDK-nya sendiri untuk penerapan paralel.