Платформа Graviti Data Platform
Graviti — это платформа данных следующего поколения, предназначенная для разблокировки ценности неструктурированных данных в масштабе для аналитики и ИИ. Это помогает командам данных унифицировать данные, ускорять рабочие процессы ML и получать практические идеи из сложных данных с акцентом на курирование, редактирование, оркестровку и сотрудничество.
Обзор
- Ускоряет инновации, основанные на данных, путем повышения производительности и масштабируемости для проектов машинного обучения и бизнес-аналитики.
- Позволяет использовать неструктурированные данные в масштабе, раскрывая скрытую ценность в различных источниках данных.
- Построенный, чтобы помочь организациям извлекать ценность из сложных данных, унифицировать команды данных и ускорить конвейеры ML от приема данных до обучения модели.
Как это работает
- Проглатывать и управлять необработанными данными, метаданными и семантическими данными на единой платформе.
- Курировать наборы данных эффективно, используя обработку данных с нулевой копией и настраиваемые конвейеры обработки.
- Применяйте версию данных и линейку с Git-подобным интерфейсом для отслеживания всех изменений и совместной работы.
- Автоматизация сквозных рабочих процессов данных с помощью визуального конструктора рабочих процессов и масштабируемого вычисления.
- Сотрудничать между командами по общим наборам данных без дублирования или конфликтов.
Ключевые способности
- Обработка данных с нулевой копией: управление и хранение сырых, метаданных и семантических данных в одном месте с эффективным хранением.
- Настраиваемый запрос и фильтрация: фильтрация и подготовка данных с гибкими запросами для последующей аналитики и обучения модели.
- Контроль версий данных и родословная: Git-подобная версия данных, ветви и отслеживание происхождения для поддержания воспроизводимости.
- Автоматизация рабочего процесса: Создание и автоматизация конвейеров данных с помощью конструктора рабочего процесса и обработки одним щелчком мыши.
- Крупномасштабные вычисления: Обработка огромных объемов данных с помощью масштабируемых вычислительных ресурсов.
- Качество данных и управление дисбалансом: выявление недопредставленных данных и улучшение качества набора данных.
- Автоматизация предварительной обработки данных: этапы автоматической предварительной обработки, включая увеличение данных и автомаркировку.
- Автоматизированная настройка обучения: учебные конвейеры Trigger автоматически по мере поступления новых данных.
- Сотрудничество между командами: работайте одновременно над одними и теми же наборами данных с бесконфликтным сотрудничеством.
- Хостинг открытых данных: Размещайте открытые наборы данных для ускорения экспериментов и бенчмаркинга.
Как использовать Graviti
- Проглатывать и организовывать данныеЗагрузите необработанные данные, метаданные и семантические аннотации для централизации ваших активов данных.
- Наборы данных CurateИспользуйте инструменты с нулевой копией для курирования и подготовки наборов данных для аналитики или обучения модели. Применяйте фильтры и преобразования по мере необходимости.
- Версия и трекИспользуйте Git-подобный интерфейс для создания ветвей, внесения изменений и просмотра линии набора данных.
- Автоматизация рабочих процессов: Постройте сквозные трубопроводы со сборщиком рабочих процессов, что позволит автоматизировать предварительную обработку и разработку функций.
- СотрудничатьПригласите партнеров по команде, координируйте одни и те же наборы данных и отслеживайте изменения в режиме реального времени.
- Развернуть и повторитьЗапустите обучающие конвейеры, когда появятся новые данные, и визуализируйте различия версий для мониторинга прогресса.
Отраслевые решения и доступность данных
- Поддерживает хостинг и совместную работу с открытыми наборами данных (например, nuScenes, MOTIONAL, BDD100K, UC Berkeley MNIST, ресурсы Yann LeCun).
- Позволяет организациям находить, получать доступ и повторно использовать высококачественные данные для инициатив в области ИИ и аналитики.
Почему Гравити
- Экономьте время и повышайте производительность: уменьшайте ручную подготовку данных и ускоряйте рабочие процессы ML.
- Шкала с уверенностью: обрабатывайте большие неструктурированные наборы данных с надежным курированием, редактированием и автоматизацией.
- Содействие сотрудничеству: Обеспечить межкомандное сотрудничество без конфликтов данных.
- Снижение затрат: централизация управления данными и автоматизация повторяющихся задач.
Основные характеристики
- Обработка данных с нулевой копией для сырых, метаданных и семантических данных
- Git-подобная версия данных с ветвями и линиями
- Визуальный конструктор рабочих процессов для автоматизированных конвейеров данных
- Крупномасштабные вычисления по требованию для обработки данных
- Проверка качества данных и обнаружение дисбаланса
- Автоматизированная предварительная обработка данных (увеличение, маркировка и т.д.)
- Автоматическая настройка обучения, вызванная новыми данными
- Многопользовательские рабочие пространства данных
- Хостинг открытых данных и доступ к открытым наборам данных
