Dataloop

Dataloop: 赋能 AI 的数据栈

Dataloop 是一个综合性的 AI 应用平台，旨在为下一波 AI 浪潮实现数据栈的现代化。它专为非结构化数据、多模态管道和完整的 AI 数据生命周期而构建，所有这些都建立在以数据为中心的Foundations之上。

什么是 Dataloop？

Dataloop 是赋能 AI 的数据栈，通过提供端到端的数据管理、自动化管道和以质量为先的数据标注平台，加速 AI 的开发。

Dataloop 如何工作？

Dataloop 助力企业：

• 探索和分析数据： 探索来自各种来源的海量非结构化数据。自动化的预处理和嵌入有助于识别相似性并找到所需的数据。
• 管理和版本控制数据： 管理、版本控制、清理数据，并将其路由到需要的地方，以创建卓越的 AI 应用程序。
• 构建多模态管道： 利用现成的和经过微调的 Large Language Models (LLMs)，整合 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 技术，并利用基础模型。
• 整合人工反馈： 使用直观的标注工具，在管道的任何部分整合人工审核。

主要特性和优势

• NVIDIA NIM 嵌入式平台： 通过 NVIDIA 的 NIM 架构加速 AI 项目，降低成本并提高 ROI。
• 更快的开发速度： AI 应用程序的构建速度提高 20 倍。
• 节省时间： 消除信息孤岛，实现协作，节省高达 70% 的时间。
• 更高的质量： 通过人与机器之间的反馈循环提高质量。
• 自动化： 自动化高达 95% 的 Dataloop 平均管道。

为什么选择 Dataloop？

Dataloop 的突出之处在于它允许团队：

• 从构想和图表快速过渡到应用程序和管道。
• 混合和匹配任何数据源和模型与任何元素，无缝整合人工反馈。
• 专注于模型开发，而不是物流。
• 跨多个利益相关者管理和分发数据集、模型和完整的应用程序。
• 像对待任何其他软件组件一样对待数据基础设施。

Dataloop 适合谁？

Dataloop 非常适合：

• 数据工程师： 快速构建和部署 AI 管道。
• 数据科学家： 专注于模型开发和实验。
• AI 和数据领导者： 在整个组织中管理和分发 AI 资源。
• 软件开发人员： 快速构建 AI 解决方案，无论技能水平如何。
• 人工审核员： 将人工反馈无缝整合到管道中。

客户成功案例

• Teresa O'Neill, Director of Natural Language Solutions： Dataloop 音频工作室加速了交付和扩展复杂 ASR 验证和 NLP 项目的能力。
• David Lempert, VP R&D： Dataloop 提供了一个强大的平台和一套工具，可以成功测试算法并改进 ADAS 和自动驾驶功能。
• Ido Ariav, Deep Learning Lead： Dataloop 提供了一个强大而直观的平台，可以为自动驾驶系统创建高质量和准确的数据集。
• Guy Morgenstern, Co-Founder & CTO： Dataloop 实现了在各种分类问题中每周持续改进生产模型。

如何使用 Dataloop？

1. 数据探索： 使用 Dataloop 探索和分析海量的非结构化数据。
2. 数据管理： 在平台内清理、版本控制和路由您的数据。
3. 管道构建： 使用预训练模型和 LLMs 创建多模态管道。
4. 人机协同： 通过标注工具整合人工反馈。
5. 部署： 以信心和速度部署您的 AI 应用程序。

使用 Dataloop 的最佳方式？

充分利用 Dataloop 的最佳方式是利用其端到端的数据管理能力、自动化管道以及与人工反馈的整合。通过专注于数据质量和高效的工作流程，Dataloop 使组织能够更快、更有效地构建和部署 AI 应用程序。