Fonctionnalités de SuperAnnotate

Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues.

Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix.

Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré.

Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning.

Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise.

Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues.

Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix.

Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré.

Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning.

Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise.

Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise.

Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique.

Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning.

Permet aux utilisateurs de gérer les artefacts de modèle et de suivre les modèles déployés en production.

Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise.

Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique.

Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning.

Fournit à l’utilisateur une métrique pour déterminer la qualité des étiqueteuses de données, en fonction des scores de cohérence, de la connaissance du domaine, de la réalité dynamique du terrain, etc.

Garantit que les tâches d’étiquetage sont précises grâce au consensus, à la révision, à la détection des anomalies, etc.

Garantit que les données sont de haute qualité par rapport au benchmark.

Permet à l’utilisateur de consulter et de modifier les étiquettes.

Utilise des modèles pour prédire l’étiquette correcte pour une entrée donnée (image, vidéo, audio, texte, etc.).

Acheminez automatiquement les entrées vers l’étiqueteuse ou le service d’étiquetage optimal en fonction de la vitesse et du coût prévus.

A la capacité de placer des boîtes ou des polygones imaginaires autour d’objets ou de pixels dans une image.

a la capacité de détecter des objets dans les images.

Suivre des ID d’objet uniques sur plusieurs images vidéo

Prend en charge une gamme de différents types d’images (satellite, caméras thermiques, etc.)

Permet à l’utilisateur d’extraire des entités du texte (telles que des emplacements et des noms).

Permet à l’utilisateur de baliser le texte en fonction de son sentiment.

Permet à l’utilisateur d’étiqueter et de vérifier les données textuelles d’une image.

Permet à l’utilisateur de transcrire l’audio.

Donne à l’utilisateur la possibilité d’étiqueter les émotions dans l’audio enregistré.

Contrôler l’utilisation et les performances du modèle en production

Déployez des applications ML stratégiques où et quand vous en avez besoin

Comparez facilement les expériences (code, hyperparamètres, métriques, prédictions, dépendances, métriques système, etc.) pour comprendre les différences de performances du modèle.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Permet une sélection intelligente des données à annoter afin de réduire le temps et les coûts globaux de formation.

Permet le réentraînement automatique des modèles avec des données nouvellement annotées pour une amélioration continue.

Facilite la mise en place d’un processus d’apprentissage actif adapté à des projets d’IA spécifiques.

Permet aux utilisateurs d’établir une boucle de rétroaction entre l’annotation des données et l’entraînement du modèle.

Permet d’identifier et de traiter les cas limites afin d’améliorer la robustesse du modèle.

Permet un tri efficace des données d’entraînement afin d’identifier les points de données à étiqueter ensuite.

Rationalise le processus d’étiquetage des données grâce à des outils conçus pour l’efficacité et la précision.

Automatise la détection des anomalies et des valeurs aberrantes dans les données d’apprentissage à corriger.

Offre des outils permettant d’optimiser la sélection des données pour l’étiquetage en fonction de l’incertitude du modèle.

Fournit des informations exploitables sur la qualité des données, ce qui permet d’améliorer de manière ciblée l’étiquetage des données.

Fournit des informations détaillées sur les facteurs ayant un impact sur les performances du modèle et suggère des améliorations.

Permet d’améliorer le modèle au coût le plus bas possible en se concentrant sur les données les plus percutantes.

Intègre la gestion des cas limites dans la boucle d’entraînement du modèle pour une amélioration continue des performances.

Permet d’affiner les modèles pour une précision et une spécialisation accrues pour des cas d’utilisation de niche.

Offre des outils avancés pour analyser les valeurs aberrantes et les erreurs d’étiquette afin d’éclairer l’entraînement ultérieur du modèle.

Les utilisateurs ont la possibilité de tester et d'optimiser les invites pour améliorer la qualité et l'efficacité des sorties de LLM.

Les utilisateurs disposent d'une collection de modèles de prompts réutilisables pour diverses tâches de LLM afin d'accélérer le développement et de standardiser les résultats.

Offre des outils aux utilisateurs pour comparer plusieurs LLM côte à côte en fonction des métriques de performance, de vitesse et de précision.

fournit aux utilisateurs une interface conviviale pour le réglage fin des LLMs sur leurs ensembles de données spécifiques, permettant une meilleure adéquation avec les besoins commerciaux.

Les utilisateurs disposent d'outils pour intégrer la fonctionnalité LLM dans leurs applications existantes via des SDK et des API, simplifiant ainsi le développement.

Offre aux utilisateurs la capacité de déployer des modèles rapidement dans des environnements de production avec un minimum d'effort et de configuration.

Les utilisateurs disposent d'outils pour ajuster automatiquement les ressources LLM en fonction de la demande, garantissant une utilisation efficace et rentable.

Les utilisateurs ont la possibilité de définir des limites et des filtres pour empêcher les sorties inappropriées ou sensibles du LLM.

Offre aux utilisateurs des outils pour garantir que leurs LLM respectent les normes de conformité telles que le RGPD, la HIPAA et d'autres réglementations, réduisant ainsi les risques et la responsabilité.

Les utilisateurs reçoivent des notifications lorsque la performance du LLM s'écarte de manière significative des normes attendues, indiquant un potentiel dérive du modèle ou des problèmes de données.

Les utilisateurs bénéficient d'informations en temps réel sur la précision du modèle, la latence et l'interaction utilisateur, les aidant à identifier et à résoudre les problèmes rapidement.

Les utilisateurs disposent de capacités de chiffrement pour les données en transit et au repos, garantissant une communication et un stockage sécurisés lors de l'utilisation des LLM.

Offre aux utilisateurs des outils pour définir des autorisations d'accès pour différents rôles, garantissant que seul le personnel autorisé peut interagir avec ou modifier les ressources LLM.

Les utilisateurs disposent d'un middleware pour acheminer efficacement les requêtes vers le LLM approprié en fonction de critères tels que le coût, la performance ou des cas d'utilisation spécifiques.

Les utilisateurs disposent d'outils pour traiter plusieurs entrées en parallèle, améliorant ainsi la vitesse d'inférence et la rentabilité pour les scénarios à forte demande.