Dataloop の概要
Dataloop: AI対応データスタック
Dataloopは、次世代のAIに向けてデータスタックを最新化するために設計された包括的なAIアプリケーションプラットフォームです。非構造化データ、マルチモーダルパイプライン、および完全なAIデータライフサイクル向けに構築されており、すべてデータ中心の基盤上にあります。
Dataloopとは？
Dataloopは、エンドツーエンドのデータ管理、自動化パイプライン、および品質第一のデータラベリングプラットフォームを提供することにより、AI開発を加速するAI対応データスタックです。
Dataloopはどのように機能しますか？
Dataloopは、組織が以下を実現できるようにします。
- データを探索および分析する： さまざまなソースからの膨大な量の非構造化データを探索します。自動化された前処理と埋め込みにより、類似性を特定し、必要なデータを見つけることができます。
- データをキュレートおよびバージョン管理する： 優れたAIアプリケーションを作成するために、データをキュレート、バージョン管理、クリーンアップ、および必要な場所にルーティングします。
- マルチモーダルパイプラインを構築する： 既製の、およびファインチューニングされたLarge Language Models (LLMs)を活用し、Retrieval-Augmented Generation (RAG)技術を組み込み、基盤モデルを活用します。
- 人間のフィードバックを統合する： 直感的なアノテーションユーティリティを使用して、パイプラインの任意の部分で人間のレビューを組み込みます。
主な機能と利点
- NVIDIA NIMエンベデッドプラットフォーム： NVIDIAのNIMアーキテクチャを使用してAIプロジェクトを加速し、コストを削減し、ROIを向上させます。
- より高速な開発： AIアプリケーションの構築を最大20倍高速化します。
- 時間の節約： サイロを排除し、コラボレーションを可能にし、最大70%の時間を節約します。
- より高い品質： 人と機械間のフィードバックループにより、品質を向上させます。
- 自動化： 平均的なDataloopパイプラインの最大95%を自動化します。
Dataloopを選ぶ理由
Dataloopが際立っているのは、チームが以下を可能にするためです。
- ビジョンと図からアプリケーションとパイプラインに迅速に移行します。
- 任意のデータソースとモデルを任意の要素と組み合わせて、人間のフィードバックをシームレスに統合します。
- ロジスティクスではなく、モデル開発に集中します。
- データセット、モデル、および完全なアプリケーションを複数のステークホルダー間で管理および配布します。
- データインフラストラクチャを他のソフトウェアコンポーネントと同様に扱います。
Dataloopは誰のためのものですか？
Dataloopは、以下に最適です。
- データエンジニア： AIパイプラインを迅速に構築およびデプロイします。
- データサイエンティスト： モデル開発と実験に集中します。
- AIおよびデータリーダー： 組織全体でAIリソースを管理および配布します。
- ソフトウェア開発者： スキルレベルに関係なく、AIソリューションを迅速に構築します。
- ヒューマンレビュー担当者： 人間のフィードバックをパイプラインにシームレスに統合します。
顧客の成功事例
- Teresa O'Neill, Director of Natural Language Solutions： Dataloopオーディオスタジオは、複雑なASR検証およびNLPプロジェクトを提供およびスケーリングする能力を加速しました。
- David Lempert, VP R&D： Dataloopは、アルゴリズムを正常にテストし、ADASおよび自動運転機能を改善するためのツールスイートを備えた強力なプラットフォームを提供します。
- Ido Ariav, Deep Learning Lead： Dataloopは、自律型システム用の高品質で正確なデータセットを作成するための強力で直感的なプラットフォームを提供します。
- Guy Morgenstern, Co-Founder & CTO： Dataloopは、さまざまな分類問題で毎週、本番モデルの継続的な改善を可能にしました。
Dataloopの使い方
- データ探索： Dataloopを使用して、膨大な量の非構造化データを探索および分析します。
- データキュレーション： プラットフォーム内でデータをクリーンアップ、バージョン管理、およびルーティングします。
- パイプライン構築： 事前トレーニングされたモデルとLLMを使用して、マルチモーダルパイプラインを作成します。
- ヒューマンインザループ： アノテーションユーティリティを通じて、人間のフィードバックを統合します。
- デプロイメント： 自信を持って迅速にAIアプリケーションをデプロイします。
Dataloopを最大限に活用する方法
Dataloopを最大限に活用する最良の方法は、エンドツーエンドのデータ管理機能、自動化されたパイプライン、および人間のフィードバックとの統合を活用することです。データ品質と効率的なワークフローに焦点を当てることで、Dataloopは組織がAIアプリケーションをより迅速かつ効果的に構築およびデプロイできるようにします。
"Dataloop" のベストな代替ツール
Label Studioは、LLMの微調整、トレーニングデータの準備、AIモデルの評価のための柔軟なオープンソースデータラベリングプラットフォームです。テキスト、画像、オーディオ、ビデオなど、さまざまなデータ型をサポートしています。
APISCRAPYは、ウェブおよびアプリのデータスクレイピング、データラベリング、ワークフロー自動化を提供するAI駆動のプラットフォームです。 あらゆるウェブサイトのデータをすぐに使用できるデータAPIに変換し、AI製品およびサービスの構築のためにオンデマンドのキュレーションされたデータを提供します。
Gravitiは、データ管理、バージョン管理、ワークフロー自動化ソリューションを提供することにより、AIおよび機械学習プロジェクトを加速するように設計されたデータプラットフォームです。 MLプロセスを合理化し、複雑なデータから価値を引き出します。
Freeplayは、プロンプト管理、評価、可観測性、およびデータレビューワークフローを通じて、チームがAI製品を構築、テスト、および改善するのに役立つように設計されたAIプラットフォームです。 AI開発を合理化し、高品質の製品を保証します。