제품 설명
AIFS/PQA는 AIFS 플랫폼 파생 시리즈의 품질 예측 애플리케이션입니다. 여러 AI 모델 운영 관리를 수행할 수 있으며, 운영 및 유지 관리 및 업데이트 프로세스를 간소화합니다. WISE-AIFS 고투과막 품질 예측 적용 사례 PQA AI 모델 + AIFS 시스템(AI 모델 교육 및 관리)을 사용하여 고객이 필름 제작 기계의 Roll-to-Roll 프로그램 매개변수를 수집 및 분석하고 품질 예측 분석(PQA) 모델 및 품질 예측을 설정하도록 지원 경고 시스템 및 경보 발령 메시지가 표시되면 즉시 관련 매개변수를 조정하여 안개가 많이 나는 필름의 품질을 개선하십시오.
특징
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작업 공간
온라인 코드 IDE: Jupyter Notebook을 사용하면 Python 3을 기반으로 하는 다양한 종류의 분석 모델을 빠르게 개발할 수 있습니다. Jupyter Notebook은 Scikit-Learn, Pytorch, Keras 및 TensorFlow와 같은 머신 러닝 및 딥 러닝 프레임워크를 지원합니다.
코드 업로드: 오프라인으로 프로그래밍하려는 경우 런타임 중에 코드 패키지와 도커 이미지를 업로드할 수 있습니다.
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작업 관리
교육 작업: 교육 작업을 자동으로 실행하기 위한 일정을 쉽게 만들 수 있습니다.
모델 배포 작업: 모델 배포 일정을 쉽게 생성하고 최상의 모델 및 모델 성능과 같은 배포 규칙을 정의할 수 있습니다.
하이퍼파라미터 조정: 알고리즘 학습 및 대상 변수 최적화를 위한 최적의 하이퍼파라미터를 찾을 수 있습니다.
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카탈로그
교육 작업을 구독하고 시작할 수 있는 많은 사전 구축 분석 모듈을 제공합니다.
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모델 보드
각 모델의 학습 결과를 시각화하여 평가할 수 있습니다.
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추론 엔진
에지 추론: 현장 설치를 수행하지 않고도 에지 장치에 모델을 빠르게 배포할 수 있습니다.
클라우드 추론: RestfulAPI를 통해 추론 엔진 앱을 WISE-PaaS/EnSaaS 클러스터, 작업 공간 또는 네임스페이스로 푸시할 수 있습니다.
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AIFS SDK
모델 SDK: 학습 모델을 AIFS 모델 리포지토리에 쉽게 업로드할 수 있습니다.
데이터 소스 SDK: WISE-PaaS 플랫폼에서 교육 데이터를 쉽게 입력, 쿼리 및 업데이트할 수 있습니다.
추가 정보
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