Ocular AI

Ocular AI: A Fundição de Dados Multimodal para a Era da IA

O que é Ocular AI? Ocular AI é uma plataforma projetada para gerenciar e aproveitar dados multimodais não estruturados para o treinamento de modelos de IA. Ela fornece um ambiente unificado e colaborativo para ingerir, curar, pesquisar, anotar e treinar modelos de IA personalizados em zettabytes de dados. Ocular AI tem como objetivo ser a única fonte de verdade para todos os dados multimodais, eliminando silos de dados e capacitando as equipes a construir soluções de IA mais eficazes.

Principais Recursos e Funcionalidades

• Data Lakehouse Multimodal: Ocular AI centraliza dados de fontes na nuvem e locais, suportando vários tipos de dados, incluindo imagens, vídeos, áudio e texto. Isso permite uma visão abrangente dos dados e elimina a necessidade de silos de dados separados.

• Catálogo de Dados: A plataforma ajuda as equipes a construir e organizar catálogos de dados, tornando os dados multimodais prontamente disponíveis para o treinamento de IA. Isso inclui recursos para curadoria, visualização e organização de arquivos e pastas.

• Pesquisa Multimodal Avançada: Os usuários podem pesquisar vídeos, imagens e áudio usando consultas em linguagem natural. O entendimento avançado da plataforma permite encontrar objetos, momentos, conversas ou cenas específicas sem marcação manual.

• Anotação de Dados: Ocular AI fornece ferramentas para rotular dados multimodais em escala, combinando agentes de IA com especialistas humanos. Essa abordagem híbrida garante conjuntos de dados rotulados de alta qualidade, mesmo para tarefas complexas.

• Treinamento e Avaliação de Modelos: A plataforma oferece acesso a GPUs para treinamento, avaliação e comparação de modelos. Ela fornece uma Biblioteca de Modelos para explorar modelos e rastrear seu desempenho.

• Ocular Bolt: Este recurso permite aplicar feedback humano especializado (RLHF) para rotulagem de dados e avaliação de modelos. Acesse conhecimento especializado de médicos, engenheiros, profissionais jurídicos e especialistas em diversas áreas para obter anotações precisas.

Como o Ocular AI funciona?

Ocular AI funciona fornecendo um conjunto abrangente de ferramentas e infraestrutura para gerenciar todo o ciclo de vida dos dados multimodais. Aqui está uma análise das principais etapas:

1. Ingestão de Dados: Os dados de várias fontes (AWS, GCP, Azure, Databricks, Snowflake, armazenamento local) são ingeridos na plataforma.
2. Curadoria de Dados: Os dados são então curados, catalogados e organizados usando os recursos de catálogo de dados da plataforma.
3. Anotação de Dados: Se necessário, os dados são anotados usando uma combinação de agentes de IA e especialistas humanos.
4. Treinamento de Modelos: Os modelos de IA são treinados nos dados curados usando clusters de GPU gerenciados.
5. Avaliação de Modelos: O desempenho dos modelos é avaliado usando as ferramentas de avaliação da plataforma.
6. Implantação: Os modelos treinados podem ser implantados para diversas aplicações.

Por que o Ocular AI é importante?

Ocular AI aborda os desafios de gerenciamento e aproveitamento de dados multimodais para o desenvolvimento de IA. A plataforma centraliza os dados, facilita a colaboração, acelera o treinamento de modelos e oferece integrações com stacks de tecnologia existentes. Ela capacita as organizações a desbloquear o potencial de dados não estruturados e construir aplicações de IA mais poderosas.

Como usar o Ocular AI?

Para começar a usar o Ocular AI, os usuários podem fazer login ou agendar uma demonstração no site do Ocular AI. A plataforma oferece uma variedade de recursos, incluindo documentação, fóruns de usuários e um playground para começar. Ocular AI também oferece um SDK em Python.

from ocular import Ocular

## Initialize the SDK with your API key
ocular = Ocular(api_key="api_key")

## Access a workspace
workspace = ocular.workspace("workspaceID")

## Get a project from the workspace
project = workspace.project("projectID")

## Get a version from the project
version = project.version("versionID")

## Get an export from the version
export = version.export("exportID")

## Download the export dataset
dataset_path = export.download()

Onde posso usar o Ocular AI?

Ocular AI pode ser usado em vários setores e aplicações, incluindo:

• Direção Autônoma: Anotação de imagens urbanas de alta resolução e treinamento de modelos.
• Imagem Médica: Gerenciamento e anotação de exames médicos para diagnósticos baseados em IA.
• Análise de Vídeo: Pesquisa e compreensão do conteúdo de vídeo para vários casos de uso.

Segurança

Ocular AI prioriza a segurança, empregando medidas de nível empresarial para proteger os dados. Os sistemas são construídos com a segurança em mente e são constantemente monitorados e auditados. Todos os dados permanecem em sua infraestrutura e fontes de dados existentes, mesmo ao se conectar a fontes externas.