Why DS2.ai?
Step 1.
10개만 라벨링을 하면 나머지 라벨링은 인공지능이 알아서 합니다.DS2.ai는 고객이 정의한 클래스에 맞춰 오토라벨링용 AI 모델을 생성한 다음 AI 모델로 10배 더 많은 라벨링을 합니다.
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- 멀티 서버 학습Step 2.
코딩 없이 AutoML 또는 학습 파라미터 설정으로 모델을 빌드하세요.라벨링 데이터가 준비되면 5가지 다른 옵션을 사용하여 멀티 서버 환경으로 AI 모델을 학습할 수 있습니다.
(정형화, 텍스트, 이미지, 객체 감지, 추천 시스템)
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- Triton Inference Server 배포Step 3.
Triton Inference server 를 통한 배포와 운영 환경 제공AI 학습이 끝나고 나면 Triton Inference Server를 통해 모델 배포 및 실행을 표준화하고 프로덕션 환경에서 빠르고 확장 가능한 AI를 제공합니다.
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Step 1.
10개만 라벨링을 하면 나머지 라벨링은 인공지능이 알아서 합니다.DS2.ai는 고객이 정의한 클래스에 맞춰 오토라벨링용 AI 모델을 생성한 다음 AI 모델로 10배 더 많은 라벨링을 합니다.
Read more → - 코드 생성Step 2.
코딩 없이 AutoML 또는 학습 파라미터 설정으로 모델을 빌드하세요.라벨링 데이터가 준비되면 5가지 다른 옵션을 사용하여 멀티 서버 환경으로 AI 모델을 학습할 수 있습니다.
(정형화, 텍스트, 이미지, 객체 감지, 추천 시스템)
Read more → - Triton Inference Server 배포Step 3.
Triton Inference server 를 통한 배포와 운영 환경 제공학습이 완료되면, Triton Inference Server를 통해 모델 배포 및 실행을 표준화하고 프로덕션 환경에서 빠르고 확장 가능한 AI를 제공합니다.
인공지능 개발을 위한 모든 프로세스 지원
DS2.ai는 맞춤형 AI를 위한 모든 과정을 지원합니다. 데이터를 취합하고, 데이터 라벨링을 통해 학습용 데이터셋을 구축하며, 인공지능 자동 개발과 간편한 배포 및 운영까지 가능한 AI 전문 플랫폼 서비스입니다.
학습데이터 없이 사용할 수 있는 빌트인 모델도 함께 제공합니다.
빌트인 모델을 쉽게 사용할 수도 있습니다.
Hugging Face에서 제공하는 OCR (문자 인식), GPT (문자 생성), STT (음성-문자 변환), TTS (음성 합성), Image to Text (이미지 해석), 번역 등의 SOTA 모델을 코딩 없이 쉽게 사용할 수 있습니다.
학습데이터 없이 사용할 수 있는 빌트인 모델도 함께 제공합니다.
빌트인 모델을 쉽게 사용할 수도 있습니다.
Hugging Face에서 제공하는 OCR (문자 인식), GPT (문자 생성), STT (음성-문자 변환), TTS (음성 합성), Image to Text (이미지 해석), 번역 등의 SOTA 모델을 코딩 없이 쉽게 사용할 수 있습니다.
MLOps SDK for Developer
DS2.ai의 MLOps를 위한 데이터 파이프라인을 API나 Python SDK로 쉽게 구축할 수 있습니다. API나 Python SDK를 통해 데이터의 업로드부터 라벨링 생성, 인공지능 학습 및 배포까지 모든 기능을 사용할 수 있습니다.
from ds2 import DS2
ds2 = DS2(apptoken=“s2234k3b4”)
ds2.predict(
"people.jpg",
quick_model_name = “person”
#model_id=20000 # Or You can also use your custmized AI.
)
{
"images": [
{
"id": "60a212aac869a1fea276480d",
"file_name": "/images/img_labelingExample.jpg",
"width": 4000,
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