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ModelMill - エッジAIモデルのトレーニングとデプロイ

Literal LabsによるModelMillは、ロジックベースネットワークのトレーニング、テスト、デプロイのためのクラウドベースの深層学習プラットフォームです。データのインポートからSDKの生成までのプロセスを自動化し、AIの専門知識なしでエッジ対応のAIモデルを実現します。

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ModelMill - エッジAIモデルのトレーニングとデプロイ のスクリーンショット
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ModelMillは、Literal Labsが開発したロジックベースネットワーク(LBN)のトレーニング、テスト、デプロイのためのクラウドベースの深層学習プラットフォームです。データのインポートからSDKの生成まで、AIモデル作成のエンドツーエンドプロセスを自動化するように設計されており、専門的なAIエンジニアリングの知識がなくてもエッジ対応のAIモデルを生成できます。

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このプラットフォームは、最大5GBのサイズのCSV、JSON、またはZIP形式のデータセットを受け入れ、独自のデータを持たないユーザーのためにキュレーションされたOpenMLの表形式データセットも含まれています。ModelMillはデータを自動的に前処理し、フィルタリング、正規化、シーケンスパディングなどの操作を行って、高品質なトレーニングの準備をします。

アノテーションはModelMillのワークフローにおける重要なステップです。ユーザーはデータを手動でアノテートするか、統計分析と構造パターンに基づいてアノテーションを提案するModelMillのAutoMLエンジンを活用できます。このプラットフォームは、データアノテーションに基づいてタスクタイプを自動的に検出し、分類、回帰、異常検出タスクをサポートします。

データがアノテートされると、ユーザーはハードウェア制約やビジネスメトリクスを含むデプロイメントターゲットを定義します。ModelMillはその後、数百または数千のLBN構成を並行してトレーニングし、デプロイメント要件を満たす候補のショートリストを生成します。

最終ステップでは、選択されたモデルをCコードのSDKに変換し、組み込みまたはサーバーのコードベースに統合できるようにします。SDKにはトレーニングされたLBN、推論エンジン、ビルド構成、サンプルコード、ドキュメントが含まれ、ARM、ESP、RISC-V、x86などのさまざまなプロセッサアーキテクチャでテストされています。

ModelMillは、評価用のデモプランを含むいくつかの料金プランを提供しており、トレーニングの実行回数やデータセットサイズに制限があります。このプラットフォームは、専任のAIスタッフを持たない技術的に能力のあるチーム向けに設計されており、構成、トレーニング、候補選定を自動化します。

  • カテゴリーMLOps・モデルデプロイ
  • 料金モデル段階制
  • デプロイエッジハードウェア
  • プラットフォームクラウド

  • 自動化された深層学習プラットフォーム

  • ロジックベースネットワークのトレーニング

  • データのインポートと前処理

  • AutoML支援アノテーション

  • 並行モデルトレーニング

  • CコードSDKの生成

  • エッジハードウェアデプロイメント

  • OpenMLデータセットの統合

  • GPU不要

  • CSV、JSON、ZIP形式をサポート

  • 分類、回帰、異常検出

  • 継続的なパフォーマンス評価

  • デプロイメントロイヤリティモデル

  • カスタムベンチマーク可視化

  • チームコラボレーション機能

  1. データをアップロード: CSV、JSON、またはZIP形式のデータセットをインポート

  2. アノテート: AutoMLエンジンを使用してスマートアノテーションを行う

  3. デプロイメントを定義: ハードウェアとビジネスメトリクスを指定

  4. モデルをトレーニング: LBN構成の並行トレーニング

  5. 候補を選択: 最もパフォーマンスの良いモデルを評価して選ぶ

  6. SDKを生成: モデルをCコードに変換して統合

  7. デプロイ: SDKをエッジハードウェアに統合

  • エッジAIデプロイメント
  • データアノテーション
  • 並行モデルトレーニング
  • SDK生成
  • OpenMLデータセットの使用

ModelMill のレビュー

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