Luna Line сократит сроки создания нейросетей и стоимость проектов на 20–30%.
Как рассказали в VisionLabs, в среднем запуск проекта занимает 4–6 месяцев и требует команды ML-специалистов. С новым решением Luna Line первую версию ИИ-модели можно создать за 2–3 дня и так же быстро запускать новые версии после дообучения.
Согласно заявлению разработчиков, Luna Line позволяет обучать ML-модели по нескольким десяткам изображений. Пользователю нужно загрузить в систему минимум 50 картинок и разметить их. Далее пользователь нажимает «Обучить» — этот этап может занимать от нескольких минут до часов, в зависимости от объёма данных для обучения. После этого нейросеть готова к работе.
На платформе также доступны визуально-языковые модели (Visual Language Model), которые способны работать и с изображениями, и с текстами. Они позволяют автоматически размечать медиафайлы и анализировать, что на них изображено.
Платформа доступна в облаке, также её можно развернуть на собственных серверах. В ходе разработки VisionLabs протестировала платформу Luna Line для выявления и классификации дефектов на металлургическом производстве, поиска автобусных остановок с разбитыми стёклами, проверки нанесения идентификационного номера на автомобилях.
