Comment MASV facilite les flux de travail en IA (et réduit les délais de mise sur le marché) sur S3

Les flux de travail d'intelligence artificielle (IA) de toutes sortes nécessitent généralement des quantités massives de données - souvent des données non structurées telles que des vidéos et des images - pour entraîner correctement les modèles et générer des informations précises. Mais il peut s'avérer difficile d'obtenir toutes ces données dans une corbeille en nuage ou dans un autre type de stockage, afin de pouvoir exécuter des flux de travail d'intelligence artificielle :

• L'ajout de grands ensembles de données à Amazon S3, par exemple, peut être un processus technique impliquant un téléchargement en plusieurs parties à l'aide d'un outil d'interface de ligne de commande (CLI).
• Le téléchargement natif de grands ensembles de données vers S3 est souvent lent et peu fiable.

Ces problèmes peuvent avoir un impact significatif sur le délai de mise sur le marché pour les entreprises d'IA qui espèrent bénéficier d'un avantage concurrentiel.

MASV, cependant, simplifie l'ingestion de données pour le traitement de l'IA, réduisant le temps de mise sur le marché pour les entreprises d'IA afin de monétiser et d'opérationnaliser les modèles d'IA-y compris Twelve Labs, qui a récemment présenté, aux côtés de MASV, un flux de travail d'IA personnalisé utilisant le stockage d'objets S3.

• Que peuvent faire les flux de travail de l'IA pour la vidéo ?
• Le défi caché des flux de travail de l'IA : L'ingestion de données
• Le flux de travail du modèle MASV-S3-Twelve Labs
• MASV : La solution idéale pour ingérer des données volumineuses sur S3

Que peuvent faire les flux de travail de l'IA pour la vidéo ?

À ce stade, expliquer tous les avantages des outils d'IA dans la production vidéo et d'autres applications est peut-être une perte de temps - la plupart d'entre nous en ont déjà entendu parler. Mais la technologie évolue si vite que je vais quand même l'expliquer. En ce qui concerne les productions vidéo, l'IA peut.. :

• Exécuter analyse complexe sur les séquences pour générer des transcriptions, des étiquettes et d'autres contextes, tels que la compréhension et la recherche vidéo de Twelve Labs.
• Générer des vidéos originales réalistes, telles que Heygenqui peut produire des vidéos de qualité studio dans plus de 170 langues grâce à l'IA générative.
• Effectuer la synthèse vocale, nettoyage audioet le doublage dans d'autres langues basé sur l'IA, comme celui proposé par des sociétés telles que ElevenLabs.
• Accélérer post-production et tâches répétitives l'utilisation de l'automatisation de l'IA, comme Izotope Neuron pour le mixage audio et Runway pour le masquage.
• Il ne s'agit pas seulement de production vidéo professionnelle : Des entreprises comme Spatialdata.ai utiliser les données des capteurs optiques et l'apprentissage automatique pour mieux évaluer la santé et les risques des actifs critiques.

Mais en fin de compte, toutes ces applications sont confrontées à un défi similaire : Recueillir des quantités massives de données et les stocker en vue de l'automatisation de l'IA, de l'entraînement des modèles et de l'exécution.

Le défi caché des flux de travail de l'IA : L'ingestion de données

"J'ai le modèle, il faut juste que les données entrent dans le modèle.

Cela semble simple, n'est-ce pas ? Mais combien de fois quelqu'un qui travaille régulièrement avec des algorithmes d'IA complexes ou qui les développe a-t-il entendu ce qui précède ?

La réponse : Beaucoup. En effet, l'un des principaux défis liés à l'utilisation de l'IA consiste à rassembler les énormes quantités de données nécessaires à l'entraînement et à l'exécution de ces modèles en un seul endroit, tel qu'un panier S3.

• Le téléchargement de grands ensembles de données vers S3 est généralement un processus qui prend du temps, qui est entravé par des limitations strictes de la taille des fichiers et qui nécessite souvent une expertise technique, comme le téléchargement en plusieurs parties via CLI.
• De nombreuses applications tierces conçues pour transférer des données vers le nuage, comme Cyberduck, sont basées sur le système de gestion des données de l'entreprise. protocole de transfert de fichiers (FTP), qui est également beaucoup plus technique que le transfert de fichiers géré, en plus d'être lent et peu sûr.

Pour exécuter des charges de travail d'IA et des tâches similaires nécessitant un calcul en nuage, les utilisateurs doivent obtenir des données du côté droit du diagramme ci-dessus (machines, personnes et applications) dans les services fournis par les fournisseurs de services en nuage sur la gauche.

Cela pose des problèmes en termes de comptes à créer, de clés à générer et d'accès à gérer pour plusieurs utilisateurs, sans compter les problèmes de performance, de fiabilité et de sécurité mentionnés plus haut.

Mais en plaçant MASV au milieu de ce flux de travail, on obtient un point d'accès unique à tous ces services à partir de toutes les personnes, applications et machines.

Et c'est là le cœur de la conversation : Comment les entreprises spécialisées dans l'IA peuvent-elles permettre à leurs utilisateurs d'obtenir des ensembles de données volumineux dans le stockage en nuage rapidement, en toute sécurité et sans rencontrer de problèmes techniques, afin qu'ils puissent exécuter des algorithmes d'IA et d'IA générative sur les données sans retards rédhibitoires ?

Le flux de travail du modèle MASV-S3-Twelve Labs

La technologie de transfert de fichiers de MASV, à la fois simple et puissante, permet de résoudre ce problème. C'est pourquoi d'autres entreprises d'IA, telles que ElevenLabs, SpatialData.aiet HeyGen utilisent également MASV pour transférer les données vers le nuage.

L'automatisation du flux de travail par l'IA peut faire gagner un temps considérable à vos utilisateurs et leur éviter de se sentir frustrés lorsqu'ils téléchargent des ensembles de données volumineux vers le stockage en nuage.

Outils utilisés

• Portails MASV. La création d'une application web personnalisable Portail MASV ne nécessite pas l'installation d'un logiciel ou d'un plugin, offre une accélération globale du transfert de fichiers et une fiabilité sans faille - et peut également contribuer à accélérer le transfert des données dans le nuage pour exécuter des charges de travail d'IA.
• Intégrations et automatisations MASV. Intégrations sans code et automatisation des transferts de fichiers peut être configuré en quelques minutes pour ingérer automatiquement des fichiers dans le stockage en nuage, un peu comme un outil d'automatisation du flux de travail de l'IA.
• Amazon S3. Un service de stockage d'objets dans le nuage hautement évolutif offrant une disponibilité et des performances élevées, qui est utilisé par de nombreuses entreprises d'IA, avec AWS Lambda les fonctions sans serveur.
• Douze laboratoires compréhension multimodale de la vidéo Capacités d'IA. Peut analyser des téraoctets ou des pétaoctets de vidéo pour la recherche IA, la classification et d'autres fonctions, éliminant ainsi les tâches répétitives associées à la recherche manuelle.

Voici un guide étape par étape de notre flux de travail automatisé:

1. S'inscrire pour obtenir un compte MASV. C'est gratuit.
2. Connectez S3 à votre compte via les intégrations MASV sans code.
3. Créez un portail MASV personnalisé ou instantané : Configurez le nom de votre portail, les paramètres de notification, et mettez en place un système d'alerte. Téléchargement du portail automatisé vers votre espace de stockage en nuage intégré.
   1. Vous pouvez également automatiser le téléchargement de fichiers vers votre portail MASV par l'intermédiaire des dossiers de surveillance MASV.
   2. Vous pouvez également mettre en place des flux de téléchargement de fichiers personnalisés via l'agent de transfert MASV ou l'API, mais cela dépasse le cadre de cet article.
4. Créer une fonction Lambda qui utilise l'API de Twelve Labs et se déclenche lors de la création d'un objet dans votre espace de stockage en nuage.

Vous êtes maintenant prêt à télécharger des fichiers sur votre portail MASV :

1. Glissez-déposez vos fichiers pour les télécharger sur le portail MASV.
2. L'automatisation MASV préconfigurée enverra alors automatiquement les fichiers vers votre panier S3. Vous pouvez télécharger des fichiers d'une taille allant jusqu'à 5 To sur S3 à l'aide de MASV. Facile !
3. La fonction Lambda est alors déclenchée, ce qui génère une charge utile JSON, qui appelle ensuite l'API Twelve Labs.
4. Twelve Labs commence à indexer vos fichiers en utilisant l'IA de compréhension vidéo, ce qui vous permet d'exécuter l'IA ou d'autres charges de travail de calcul à haute performance sur les fichiers dans le nuage.

La sortie

À partir de là, vous pouvez utiliser la technologie d'intelligence artificielle de Twelve Labs pour effectuer une série d'actions, telles que la recherche sémantique au lieu de la recherche manuelle et le marquage.

• Les utilisateurs peuvent demander au système de créer une vidéo de tous les buts d'un joueur ou d'une équipe à partir de centaines ou de milliers d'heures d'images, par exemple, ou de trouver les moments narratifs les plus importants pour les fans.
• Vous pouvez également demander au système de séparer les longs clips vidéo en chapitres pour une meilleure organisation.