In Zahlen
Vention-Teammitglieder
Jahre aktive Zusammenarbeit (und fortlaufend)
laufende Teilprojekte abgeschlossen
Projektdetails
Im ständig wachsenden Universum der Künstlichen Intelligenz glänzt Comet als ML-Plattform, die Datenwissenschaftlern und ML-Praktikern hilft, schnell bessere KI-Modelle zu entwickeln. Da das Tempo der KI-Innovation auf niemanden wartet, suchte das Unternehmen einen erstklassigen Engineering-Partner mit Expertise im Maschinellen Lernen, um seine bestehenden Produkte zu verfeinern.
Vention erwies sich als die ideale Wahl, um Comet bei der Einführung neuer Funktionen, der Integration mit beliebten ML-Bibliotheken und der Verbesserung der Benutzererfahrung zu unterstützen.
Verbesserung der Lernumgebung
Wir verbesserten die bestehende Lösung beim Training neuronaler Netze und statteten Benutzer mit Werkzeugen zur effizienten Überwachung und Analyse des Trainingsprozesses aus. Essenzielle Metriken werden nun auf einem Dashboard visualisiert, das den Trainingsfortschritt, die Ressourcennutzung und den verwendeten Code anzeigt. Diese Verbesserungen ermöglichen es Programmierern und Software-Ingenieuren, ihre Strategien iterativ basierend auf den tatsächlichen Ergebnissen zu verfeinern.
Unser Team integrierte Comet nahtlos mit beliebten Python-ML-Frameworks und -Bibliotheken, um den Datenextraktionsprozess beim Training neuronaler Netze zu vereinfachen. Mit nur einer Codezeile können Ingenieure jetzt die automatische Datenerfassung und -protokollierung aktivieren, wodurch ihre Projekte effizienter werden.
Darüber hinaus haben wir die Comet-Benutzeroberfläche verbessert, um das manuelle Protokollieren einer Vielzahl von Datentypen wie Bildern und Videos zu unterstützen. Diese Verbesserung hat zu präziseren KI-Modellen geführt.
Model Production Monitoring (MPM)
Unser nächster Schritt war die Verbesserung von Comet MPM, einer Python-Bibliothek, die es Benutzern ermöglicht, die Eingaben und Ausgaben neuronaler Netze in Echtzeitszenarien zu verfolgen. Unsere Bemühungen konzentrierten sich auf die Verbesserung der Python-Komponente der Lösung.
Comet LLM
Als Reaktion auf den Anstieg bei der Nutzung großer Sprachmodelle (LLM) haben wir Comet bei der Einführung der Comet LLM-Initiative unterstützt. Diese bietet eine benutzerfreundliche API zur klareren Visualisierung von Interaktionen mit LLMs, vereinfacht den Debugging-Prozess und verbessert die gesamte KI-Entwicklung.
Ein bedeutender Teil der Python-Komponente für dieses Teilprojekt wurde von einem der Ingenieure von Vention von Grund auf neu entwickelt, was die außergewöhnliche KI-Expertise und das Engagement unseres Teams für Innovation und Qualität unterstreicht.
Ergebnisse
In den letzten drei Jahren haben wir Hand in Hand mit Comet gearbeitet und die KI-Entwicklung für Unternehmen wie Uber, Etsy und Netflix auf ein neues Level gebracht. Bemerkenswert ist, dass die Fachleute von Vention trotz der umfangreichen internen Expertise von Comet zu Teamleitern aufgestiegen sind, was unsere hohen internen Standards für berufliches Wachstum signalisiert.
Ebenso bemerkenswert ist, dass das Comet LLM-Projekt als Vorreiter in der Branche Anerkennung gefunden hat. Wir haben diese unvergleichliche Lösung als eine der ersten – wenn nicht sogar als die erste – der Welt auf den Markt gebracht und damit einen neuen Standard in der LLM-Entwicklung gesetzt, der zum kometenhaften Aufstieg von Comet auf dem Markt beigetragen hat.
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