Inferencia
A betanított modell alkalmazása valós adatokon a predikciók előállításához. Zalaegerszegi telephelyünkön optimalizált környezetben futtatjuk a folyamatokat.
Részletek →
Technikai Tudástár
A mesterséges intelligencia fejlesztésének alapvető technikai dokumentációja és szabványai Zalaegerszeg régiójában. Konkrét paraméterek és konfigurációs elvek mérnökök számára.
Alapfogalmak
Fine-tuning
Egy előre betanított modell finomhangolása specifikus, helyi adatkészletek alapján. Ez biztosítja a maximális pontosságot az ipari környezetben.
Részletek →Dataset
A modell tanításához használt strukturált adatállomány. A minőségi adatgyűjtés a sikeres AI projekt alapköve.
Részletek → 98% Pontosság
40GB VRAM Limit
24/7 Monitorozás
12ms Latencia
100+ Node-ok
AES Titkosítás
Python Környezet Konfiguráció
A stabil fejlesztői környezet kialakítása Python 3.10+ verzióval kezdődik. Minden projektet izolált virtuális környezetben (venv vagy conda) kell futtatni az ütközések elkerülése érdekében. A függőségeket szigorúan a requirements.txt vagy pyproject.toml fájlokban rögzítjük.
A GPU gyorsításhoz a CUDA 11.8 vagy újabb verziója szükséges. A PyTorch és TensorFlow könyvtárakat a hardveres specifikációknak megfelelően kell telepíteni. További információkért látogasson el a GPU és Infrastruktúra oldalunkra.
Verziókezelési Szabályok
A Git használata kötelező minden fejlesztési fázisban. A commit üzeneteknek követniük kell a Conventional Commits szabványt (pl. feat:, fix:, docs:). Minden új funkciót külön branch-en fejlesztünk, és csak sikeres code review után kerülhet a main ágba.
A modellek súlyait és a nagy adatkészleteket soha nem tároljuk közvetlenül a Git-ben. Erre a célra a DVC (Data Version Control) rendszert alkalmazzuk, amely lehetővé teszi a kísérletek reprodukálhatóságát és az adatok verziózását.
Kész a fejlesztésre?
Lépjen kapcsolatba mérnökeinkkel Zalaegerszegen, és kezdjük el a közös munkát az Ön egyedi mesterséges intelligencia megoldásán.
Kezdőlap