ModelMill - Обучение и развертывание моделей Edge AI

Описание

ModelMill — это облачная платформа глубокого обучения, разработанная компанией Literal Labs для обучения, тестирования и развертывания сетей на основе логики (LBN). Она предназначена для автоматизации полного процесса создания моделей AI, от импорта данных до генерации SDK, позволяя пользователям создавать модели AI, готовые к работе на краевых устройствах, без необходимости в специализированной экспертизе в области AI.

Платформа принимает наборы данных в форматах CSV, JSON или ZIP размером до 5 ГБ и включает курируемые табличные наборы данных OpenML для тех, у кого нет собственных данных. ModelMill автоматически предварительно обрабатывает данные, выполняя операции, такие как фильтрация, нормализация и дополнение последовательностей, чтобы подготовить их для качественного обучения.

Аннотация является ключевым этапом в рабочем процессе ModelMill. Пользователи могут аннотировать данные вручную или использовать движок AutoML ModelMill, который предлагает аннотации на основе статистического анализа и структурных паттернов. Платформа поддерживает задачи классификации, регрессии и обнаружения аномалий, автоматически определяя тип задачи на основе аннотаций данных.

После аннотирования данных пользователи определяют целевое развертывание, включая аппаратные ограничения и бизнес-метрики. Затем ModelMill обучает сотни или тысячи конфигураций LBN параллельно, уточняя их для создания короткого списка кандидатов, соответствующих требованиям развертывания.

Последний шаг включает преобразование выбранной модели в SDK на языке C, готовый для интеграции в встроенные или серверные кодовые базы. SDK включает обученный LBN, движок вывода, файлы конфигурации сборки, пример кода и документацию, и тестируется на различных архитектурах процессоров, включая ARM, ESP, RISC-V и x86.

ModelMill предлагает несколько тарифных планов, включая демонстрационный план для оценки, с ограниченным количеством обучающих запусков и размерами наборов данных. Платформа предназначена для технически подготовленных команд без выделенного персонала AI, автоматизируя конфигурацию, обучение и выбор кандидатов.

Основные функции ModelMill

• Автоматизированная платформа глубокого обучения

• Обучение сетей на основе логики

• Импорт и предварительная обработка данных

• Аннотация с помощью AutoML

• Параллельное обучение моделей

• Генерация SDK на языке C

• Развертывание на краевом оборудовании

• Интеграция наборов данных OpenML

• Нет требований к GPU

• Поддержка форматов CSV, JSON, ZIP

• Классификация, регрессия, обнаружение аномалий

• Непрерывная оценка производительности

• Модель роялти за развертывание

• Пользовательские визуализации бенчмаркинга

• Функции командного взаимодействия

Как использовать ModelMill?

1. 1

   Загрузите данные: Импортируйте наборы данных в форматах CSV, JSON или ZIP

2. 2

   Аннотируйте: Используйте движок AutoML для умных аннотаций

3. 3

   Определите развертывание: Укажите аппаратные и бизнес-метрики

4. 4

   Обучите модели: Параллельное обучение конфигураций LBN

5. 5

   Выберите кандидатов: Оцените и выберите модели с наилучшей производительностью

6. 6

   Сгенерируйте SDK: Преобразуйте модель в код на C для интеграции

7. 7

   Разверните: Интегрируйте SDK в краевое оборудование

Варианты использования ModelMill

• Развертывание Edge AI
• Аннотация данных
• Параллельное обучение моделей
• Генерация SDK
• Использование наборов данных OpenML

Часто задаваемые вопросы ModelMill

• Что такое ModelMill?

  ModelMill — это облачная платформа глубокого обучения от Literal Labs для обучения, тестирования и развертывания сетей на основе логики, автоматизирующая полный процесс.

• Нужно ли быть инженером AI, чтобы использовать ModelMill?

  Нет, ModelMill предназначен для технически подготовленных команд без выделенного персонала AI, автоматизируя конфигурацию, обучение и выбор кандидатов.

• Какие форматы данных принимает ModelMill?

  ModelMill принимает CSV, JSON и ZIP-архивы, содержащие файлы CSV или JSON, с максимальным размером загрузки 5 ГБ.

• Какие типы задач AI может обучать ModelMill?

  ModelMill поддерживает задачи классификации, регрессии и обнаружения аномалий с использованием структурированных данных, включая сенсорные, табличные, временные ряды и аудиофункции.

• Чем ModelMill отличается от других платформ обучения ML?

  ModelMill использует сети на основе логики и обучает сотни или тысячи конфигураций LBN параллельно, представляя несколько квалифицированных кандидатов.

• На каком оборудовании могут работать модели?

  LBN, обученные ModelMill, развертываются на любом 32-битном или 64-битном процессоре, протестированном на архитектурах ARM, ESP, RISC-V и x86.

• Что содержит SDK?

  Каждый SDK включает обученный LBN, его движок вывода, файлы конфигурации сборки, пример кода интеграции и документацию.

• Могу ли я развернуть несколько кандидатов из одного обучающего запуска?

  Да, ModelMill производит несколько квалифицированных кандидатов во время обучения, каждый из которых способен генерировать свой собственный SDK для параллельных развертываний.