Innovatiana se spécialise dans la fourniture de services d’annotation et de marquage de données complets. En utilisant des outils avancés et une main-d'œuvre qualifiée, l'entreprise garantit la préparation d'ensembles de données de haute qualité, essentiels au bon fonctionnement des modèles d’IA et d’apprentissage automatique. Que ce soit pour la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel ou d'autres applications d'IA, les services d’Innovatiana visent à optimiser les coûts, à rationaliser les processus et à améliorer la qualité des données.

Meteron AI est une plateforme avancée conçue pour simplifier le processus de développement de produits d'IA. L'ensemble d'outils comprend des fonctionnalités pour un mesurage efficace, un équilibrage de charge et un stockage, permettant aux développeurs de se concentrer sur l'innovation plutôt que sur l'infrastructure. Avec Meteron, vous pouvez facilement gérer et faire évoluer des modèles d'IA, prioriser les demandes et optimiser l'utilisation des ressources. Idéal pour les professionnels cherchant à tirer parti de l'IA sans les complexités de la gestion des infrastructures.

Appen offre des solutions de données avancées axées sur le sourcing, l'annotation et l'évaluation des données pour améliorer les modèles d'IA et d'apprentissage machine. Leurs services fournissent aux clients des ensembles de données fiables et de haute qualité adaptés à diverses applications d'IA. L'expertise d'Appen aide à rendre les modèles d'IA plus précis et efficaces en fournissant des données minutieusement sélectionnées et des services d'évaluation spécialisés. Avec plus de 25 ans d'expérience, Appen soutient certaines des plus grandes entreprises technologiques mondiales dans le déploiement de solutions d'IA fiables.

Hyperpocket est un moteur d'inférence modulaire qui permet aux développeurs d'importer des grands modèles linguistiques pré-entraînés, de les convertir en formats optimisés et de les exécuter localement avec des dépendances minimales. Il prend en charge des techniques de quantification pour réduire la taille du modèle et accélérer la performance sur CPU et dispositifs ARM. Le framework expose des interfaces en C++ et Python, permettant une intégration transparente dans les applications et pipelines existants. Hyperpocket gère automatiquement l'allocation mémoire, la tokenisation et le batching pour assurer des réponses à faible latence cohérentes. Sa conception multiplateforme signifie que le même modèle peut fonctionner sous Windows, Linux, macOS et systèmes embarqués sans modification. Cela fait d'Hyperpocket un outil idéal pour la mise en œuvre de chatbots axés sur la vie privée, l'analyse de données hors ligne et des outils IA personnalisés sur du matériel Edge.