Крупные облачные поставщики, такие как Amazon, Google, Microsoft и IBM, предлагают API, которые предприятия могут применить для использования преимуществ мощных моделей ИИ. Но сравнение этих моделей — как с точки зрения производительности, так и с точки зрения затрат — может быть сложным без тщательного планирования. Кроме того, изолированный характер API-интерфейсов затрудняет объединение сервисов от разных поставщиков в единое приложение или рабочий процесс без специальных инженерных работ, которые могут быть дорогостоящими.
Эти проблемы вдохновили Сэми Мелэйна и Таху Земмоури (Samy Melaine and Taha Zemmouri) основать Eden AI (ранее — AI-Compare) в 2020 году. Платформа использует API AI из ряда источников, чтобы позволить компаниям смешивать и сопоставлять модели в соответствии с их вариантом использования. Eden AI недавно запустил то, что он называет платформой управления AI, которая, как утверждает компания, упрощает использование и интеграцию различных моделей для конечных пользователей.
Источник: https://venturebeat.com/2021/08/09/eden-ai-launches-platform-to-unify-ml-apis/
Выше: Панель управления Eden AI. Фото: Eden AI
До запуска Eden AI Мелейн и Земмури работали консультантами по науке о данных и проектам искусственного интеллекта в стартапе DataGenius, где они сотрудничали с корпорациями, чтобы использовать модели искусственного интеллекта от различных поставщиков. Находясь там, они осознали, что проекты обработки данных часто включают в себя несколько различных API, и для получения наилучшей производительности — и экономии затрат — может потребоваться объединение моделей от разных поставщиков, таких как оптическое распознавание символов Google Cloud в сочетании с переводом IBM и извлечением ключевых слов Amazon Web Services.
Унификация моделей ИИ
Новое предложение Eden AI, которое может быть развернуто в общедоступном облаке или локально, подключается к моделям ИИ для компьютерного зрения, обработки естественного языка, распознавания речи и машинного обучения, чтобы позволить пользователям получать доступ, тестировать и сравнивать затраты на модели конкретных поставщиков. С помощью панели мониторинга компании могут создавать проекты ИИ, генерировать ключи, выполнять платежи, загружать наборы данных, а также управлять и удалять проекты ИИ от разных поставщиков.
Например, используя Eden AI, компания может передать документ на китайском языке в сервис оптического распознавания символов облачной платформы Google для извлечения его содержимого. Затем он может иметь модель IBM Watson перевести извлеченные китайские иероглифы в английские слова и поставить в очередь API Amazon Web Services для анализа ключевых слов.
Eden AI зарабатывает деньги, взимая с провайдеров комиссию с доходов, полученных от его платформы.
“Мы движимы желанием демократизировать использование ИИ, предлагая нашим пользователям упрощенный доступ к этим технологиям. В частности, мы хотим выделить инновационных поставщиков, предлагающих высокопроизводительные двигатели,.-пишут создатели Eden AI на своем сайте. — Мы считаем, что использование ИИ будет продолжать развиваться в компаниях и что он станет товаром, который должен быть легко интегрирован. Поэтому мы работаем над тем, чтобы облегчить тестирование и использование различных платформ искусственного интеллекта».
В будущем Eden AI стремится интегрировать модели с открытым исходным кодом и построить алгоритм, который сможет автоматически предлагать лучшую модель ИИ — частично обученную на метаданных клиентов Eden AI. Компания также планирует предоставить пользователям возможность развертывать свои собственные алгоритмы на платформе, которые они смогут сравнивать со сторонними моделями для оценки их относительной производительности.