Real time computer vision modellen draaien, zonder kennis van complexe IT infrastructuur.

Hoe run je computer vision modellen zonder je te verdiepen in de onderliggende IT infrastructuur? DuckDuckGoose stelt Datachecker, een bedrijf dat slimme online identificatie en verificatie oplossingen biedt, in staat om middels AI snel en accuraat te bepalen of een selfie echt of een deepfake is.

Joris (DuckDuckGoose) ontwikkelt het AI model en draait dit op UbiOps, met als voornaamste reden dat hij dit zonder IT of kubernetes kennis kan doen, alleen (GPU) rekenkracht gebruikt wanneer dat écht nodig is (en dus geen servers ‘idle’ hebben staan) en zeker weet dat elke request die gemaakt wordt binnen een fractie van een seconde verwerkt is. Hiermee voldoet hij aan de eis van zijn klant: schaalbaar, kostenefficiënt en betrouwbaar.

Hoe Joris dit doet hoor je in deze sessie. UbiOps is hierbij de middleware layer die data scientists in staat stelt gemakkelijk AI workloads on-demand te draaien en modellen te trainen, zonder dat daar schaarse IT kennis bij nodig is. Zie ook reference cases met Bayer Crop Sciences, het National Cyber Security Centre of BAM infra.

Focus op data science en waarde creatie
De onderliggende infrastructuur en bijkomende zaken die vereist zijn om AI modellen te draaien, zoals docker, kubernetes, API management, security en meer, leveren niet direct waarde op maar kosten wel veel tijd en moeite. Het model levert wel waarde, zodra dit in productie draait. DuckDuckGoose focust op de ontwikkeling en verbetering van de modellen, in plaats van het opzetten van complexe onderliggende IT infrastructuur voor machine learning.

Joris laat zien hoe hij de computer vision modellen laat draaien zonder dat hij daarvoor bovengenoemde kennis nodig heeft, en zich kan richten op wat waarde levert: de modellen. Benieuwd naar andere use cases van UbiOps? Bekijk dan onze blog.

Wil jij deze en meer inspirerende lezingen volgen? Meld je gratis aan voor de Big Data Expo op 14 & 15 september 2022 in Jaarbeurs Utrecht.