Платформа VisionLabs: создание ИИ-моделей без написания кода
Компания VisionLabs представила платформу Luna Line для создания ИИ-моделей без написания кода, которая позволяет запускать и обучать модели компьютерного зрения. По данным компании, это сокращает сроки создания нейросетей и стоимость проектов на 20–30%.
При внедрении решений на базе компьютерного зрения, поясняют в VisionLabs, бизнесу важно быстро проверять гипотезы и постоянно дообучать нейросети на новых данных. Но разработка ИИ-модели с нуля – долгий и дорогостоящий процесс, в среднем запуск проекта занимает 4–6 месяцев и требует команды ML-специалистов. С помощью Luna Line первую версию ИИ-модели можно создать за 2–3 дня и так же быстро запускать новые версии после дообучения.
Luna Line позволяет обучать ML-модели всего по нескольким десяткам изображений. Пользователю нужно загрузить в систему минимум 50 картинок и разметить их – добавить теги, которые помогут модели понять, что находится на изображении. Далее пользователь нажимает «Обучить» – этот этап может занимать от нескольких минут до часов, в зависимости от объема данных для обучения. После этого нейросеть готова к работе.
Как отмечают разработчики, инструмент будет полезен и опытным ML-специалистам, которые смогут автоматизировать простые задачи и ускорить разработку продукта.
На платформе также доступны визуально-языковые модели (VLM, Visual Language Model), которые способны работать и с изображениями, и с текстами. Они позволяют автоматически размечать медиафайлы и анализировать, что на них изображено.
Платформа доступна в облаке, ее также можно развернуть на собственных серверах. Готовая система позволяет работать как с данными с камер видеонаблюдения, так и с фотографиями с телефона. Например, сервис онлайн-доставки с помощью Luna Line может автоматизировать оценку качества продуктов: чат-бот с ML-моделью будет по фото определять, свежий ли продукт, можно ли его продавать, нужна ли на него скидка.
В ходе разработки VisionLabs протестировала платформу Luna Line для выявления и классификации дефектов на металлургическом производстве, для поиска автобусных остановок с разбитыми стеклами и проверки нанесения идентификационного номера на автомобилях.