Описание
Платформа для уменьшения размеров моделей Ensemble AI позволяет сокращать расходы на обучение и инференс моделей машинного обучения без потери производительности. Пользователи могут загрузить любую свою или open-source модель, после чего сервис обеспечивает быструю оптимизацию, уменьшая размер и увеличивая скорость работы модели при сохранении точности. Процесс полностью автоматизирован: клиент заполняет короткую форму с деталями о модели, загружает файл в одном из популярных форматов (Python, TensorFlow, PyTorch, ONNX или собственный формат), и получает на выходе оптимизированную версию модели, готовую к использованию. Это существенно упрощает задачу оптимизации даже для сложных и объемных ML-моделей и делает ее максимально быстрой и доступной.
Детали идеи
Модель монетизации: freemium или оплата за оптимизацию каждого проекта (разовая или пакетная оплата)
Рынок: B2B, возможно B2C для ML-энтузиастов и стартапов
Целевая аудитория: дата-сайентисты, ML-инженеры, компании, внедряющие ML-модели, стартапы в сфере ИИ, исследовательские лаборатории
Категория продукта: платформа оптимизации ML-моделей (Model Shrinking Platform)
Проблема: высокая стоимость и сложность оптимизации, хранения, обучения и эксплуатации ML-моделей для бизнеса и инженеров
Решение: автоматическая облачная оптимизация моделей, существенно уменьшающая их размер и ускоряющая работу без потери точности, что сокращает расходы на инфраструктуру и упрощает внедрение ML
Анализ от редакции Legalix
Проект Ensemble AI решает актуальную и дорогостоящую проблему — оптимизацию больших моделей ИИ для более экономичного использования. Подход с self-serve платформой позволяет быстро масштабироваться и охватывать обширные B2B-сегменты, а перспективы рынка особенно высоки на фоне роста числа внедрений ML в компаниях и необходимости оптимизации cloud- и edge-внедрений. Ключевая ценность — автоматизация сложного ранее процесса, существенное снижение затрат и доступность инструмента даже с минимальным опытом у пользователя. Проект венчурно перспективен при условии углубленной интеграции с экосистемами ML и активного партнерства с крупными провайдерами облачных сервисов и организаций, работающих с ML. Возможен быстрый рост за счет интеграционных решений, white-label и API.