Sizeless：可重复且安全的 AI

简介

Sizeless 使机器学习可重复且安全。选择模型，我们处理其余工作：大规模运行和基准测试 ML 模型。

主要功能

• 运行: 将 ML 模型自动高效地部署到 CPU 和 GPU 上。
• 测试: 训练、测试和验证模型，将它们与其他代码进行比较。
• 改进: 生成见解以提高模型性能并达到 KPI。
• AI 安全: 发现并修复模型故障，以显著提高性能。
• 透明度: 了解模型相对于其他模型的性能。
• 优化云支出: 高效部署确保您只为使用的内容付费。
• 跨领域评估: 可用于对象检测、异常检测和视觉惯性里程计的基准测试。

用例

• 对象检测: 基准测试 PASCAL VOC 2007、COCO 和 Yolo v2 等模型。
• 异常检测: 使用 VisA、Fishyscapes 和 MVTec AD 等数据集评估模型。
• 视觉惯性里程计 (VIO): 使用铁路、EuRoC MH1 和 TUM-VI 等数据集测试模型。

定价

定价详细信息根据您的具体需求量身定制。请联系我们，根据您的使用情况和要求获取定制报价。

团队

Sizeless 由 ML 工程师、研究人员和学者构建和信赖。我们通过为所有 ML 团队提供快捷方式来加速 AI 旅程，从而加快从原型设计到部署的开发周期。专注于构建 ML 模型，而我们则负责处理大规模运行和基准测试的复杂性。