AWS
プライベートな S3 バケットに接続し、既存の運用環境のままデータを保持します。
インテグレーション
既存インフラを接続
エンタープライズクラウドストレージにデータをプライベートに保存し、アノテーションワークフローを自動化し、完了した成果物を 1 ステップで AI スタックの残りへ受け渡します。Physical AI と Frontier Models の両方に対して 1 つの Unified Context Engine を維持します。必要なコネクタがまだない場合は、Forward Deployed Engineer が一緒に構築します。
Google Cloud Platform
Cloud Storage からデータをインジェストし、アノテーションの出力を Vertex AI パイプラインにルーティングします。
Microsoft Azure
Azure Blob Storage に安全にアクセスし、Azure ML の実験と統合します。
Snowflake
ラベル付けされていないデータウェアハウスを、下流の分析やモデルサービングと橋渡しします。
PyTorch
キュレーションされたデータセットを PyTorch のトレーニングループへ直接送り込みます。
TensorFlow
TensorFlow のデータサービスを human-in-the-loop パイプラインと常に同期させます。
Weights & Biases
実験をトラッキングし、アーティファクトを保存し、評価結果を手動アップロードなしで可視化します。
GitHub
CI/CD ワークフローと統合し、ラベリングロジックをバージョン管理します。
Keras
アノテーション済みデータセットから、Keras プロジェクトにおける本番対応モデルまでスムーズに移行します。
Slack
マイルストーンの更新を送り、QA の気づきを共有し、チームをリアルタイムでアラインさせます。
専用コネクタやプライベートデプロイが必要ですか？一緒に構築しましょう。