Créer une plateforme CVOps : la dernière version de Picsellia est disponible

Cet article fait partie de notre guide MLOps pour la Vision par Ordinateur — commencez par la pour une vue d'ensemble.

Notre chemin vers le CVOps

Notre équipe a travaillé dur pour apporter de grands changements afin de faire de Picsellia la plateforme CVOps européenne de bout en bout la plus complète -- en bref, le MLOps appliqué à la vision par ordinateur.

Notre nouvelle version intègre les derniers outils et fonctionnalités pour gérer l'ensemble de votre pipeline MLOps en un seul endroit, spécialement optimisé pour la vision par ordinateur.

Jusqu'à présent, Picsellia centralisait uniquement la gestion des datasets, le suivi des expériences et les outils d'entraînement de modèles dans une seule plateforme pour assister les data scientists dans leur phase de recherche. Cependant, comme le marché du deep learning a évolué au-delà de la simple recherche, nous voulions aller plus loin et créer une stack couvrant l'ensemble du pipeline MLOps pour les projets de vision par ordinateur.

Quoi de neuf dans Picsellia ?

Il est temps de mettre les modèles de vision par ordinateur en production !

Grâce à un écosystème facile à utiliser et puissant, notre solution CVOps de bout en bout simplifie et centralise les workflows, de la recherche à la production, tout en favorisant la collaboration entre les équipes distribuées.

Aujourd'hui, Picsellia ne couvre pas seulement la phase de recherche, mais aussi le pipeline de production -- et c'est à vous de décider si vous souhaitez utiliser pleinement la plateforme dans son ensemble, ou l'intégrer avec d'autres outils existants.

Voici quelques-unes des nouvelles fonctionnalités :

1. Déploiement de modèles serverless

Mettez votre modèle de vision par ordinateur en production en une minute. Vous pouvez désormais passer d'une expérience entraînée à un modèle mis en production dans une infrastructure robuste et évolutive. Notre solution de déploiement serverless est fournie avec une suite de monitoring prête à l'emploi.

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Nous nous occupons de toute la partie technique pour vous. En un clic ou quelques lignes de code, vous obtenez un endpoint API pour appeler votre modèle à grande échelle.

2. Monitoring des modèles

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Le deep learning sans monitoring, c'est comme conduire une voiture sans vérifier la jauge de carburant. Les utilisateurs de Picsellia peuvent désormais bénéficier d'une boîte à outils complète de détection de dérive en quelques secondes. Surveillez les performances de vos modèles de vision par ordinateur en temps réel. Identifiez et corrigez facilement les cas de défaillance potentiels -- c'est-à-dire les cas de dérive des données -- et assurez-vous que tout fonctionne correctement, à tout moment.

3. Workflows automatisés

Construire des modèles de vision par ordinateur robustes est un processus continu qui demande du temps et de la patience. Des données de petite taille mais de qualité sont toujours un bon point de départ pour construire un modèle performant, mais cela ne doit pas rester ainsi pour toujours. Des données volumineuses et de qualité sont réalisables une fois que vous créez une boucle de rétroaction intelligente et un monitoring.

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Les pipelines automatisés de Picsellia vous permettent de déclencher des entraînements et des alertes chaque fois que des données pertinentes entrent dans la boucle de rétroaction. De cette façon, vous pouvez augmenter la taille de votre dataset avec des données intéressantes, comme les cas limites ou les classes sous-représentées.

Vous pouvez ensuite définir des règles pour déployer automatiquement vos nouveaux modèles en fonction de leurs performances de validation. De cette façon, vous pouvez mettre l'ensemble de votre pipeline MLOps en pilote automatique.

Quelle est la suite pour Picsellia ?

Notre vision chez Picsellia a toujours été de soutenir les équipes innovantes de deep learning à travers le monde et d'augmenter l'adoption de la vision par ordinateur dans toutes les industries.

Étant donné l'évolution rapide du marché vers des applications concrètes, de nouveaux défis ont émergé, notamment la dérive des données et le besoin de monitoring continu. Aujourd'hui, notre mission est de créer des pipelines intégrant l'humain dans la boucle, et de permettre aux entreprises d'avoir une compréhension intelligente de leurs modèles pour créer de la valeur pour les utilisateurs.

Si vous souhaitez en savoir plus sur Picsellia, planifiez une rapide démo avec notre équipe commerciale !