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AtheronLABS

Erkanntes Land: Vereinigte Staaten. Preise werden in US-Dollar angezeigt. Nicht richtig?

labs@atheron:~/industries/fisheries-aquaculture/ai$ train agent --grounded

KI für die Aquakultur

Sortiermodelle und Assistenten mit Ihren Daten.

KI verdient sich ihren Platz in der Fischerei, wenn sie mit Ihren eigenen Fischen und Ihren eigenen Aufzeichnungen trainiert wird. Wir bauen Sortiermodelle, feinabgestimmt auf Fotos Ihrer Annahmelinie, und Assistenten, die dem Standortpersonal aus Ihren Dokumenten antworten, jeweils vor jeder Änderung an Ihren Daten getestet.

// worauf es hier ankommt

Was in dieser Branche anders ist.

01

Ein Mensch bestätigt

Das Sortiermodell schlägt vor; Ihr Sortierer bestätigt oder korrigiert, und jede Korrektur macht es besser.

02

Ihre Aufzeichnungen bleiben privat

Der Assistent läuft auf einem Open-Source-Modell in Ihrem eigenen Cloud-Konto, sodass Betriebsaufzeichnungen nicht in fremde Systeme gelangen.

03

Vor jeder Änderung getestet

Jedes Modell wird vor dem Einsatz an einem zurückgehaltenen Satz Ihrer Fotos oder Fragen geprüft.

// Beispielprojekte

Beispiele mit Preis.

Jedes ist angenommen, als solches gekennzeichnet und live aus unserer Preisliste berechnet. Öffnen Sie eines im Rechner und machen Sie es zu Ihrem.

BeispielprojektWeb-AppKIEigenes LLM

Sortierung bei der Annahme

Angenommen. Kein Kunde, kein Ergebnis.

// Das Problem

Ein Verarbeiter sortiert Arten und Güteklassen an der Annahmelinie nach Augenmaß, sodass die Einstufung je nach Schicht schwankt und Streit mit Fischern über die Güteklasse schwer zu klären ist.

// Was wir bauen würden

Ein eigenes Modell, feinabgestimmt auf Fotos Ihrer eigenen Annahmelinie, das für jeden Fisch oder jede Kiste Art und Güteklasse vorschlägt, die der Sortierer bestätigt oder korrigiert, und eine Weboberfläche, die die Einstufungen je Lieferung erfasst. Das Modell lernt aus den Korrekturen, und jede Änderung wird vor dem Einsatz an einem zurückgehaltenen Satz Ihrer Fotos geprüft.

// Was drin ist

  • Fotos Ihrer Annahmelinie, gemeinsam mit Ihren Sortierern beschriftet
  • Ein Modell, feinabgestimmt auf Ihre Arten und Güteklassen
  • Vorschläge, die der Sortierer mit einem Tippen bestätigt oder korrigiert
  • Einstufungen je Lieferung und Fischer erfasst
  • Eine Bewertung an einem zurückgehaltenen Satz Ihrer Fotos vor jeder Änderung

// Tech-Stack

  • PyTorch
  • Feinabgestimmtes Bildmodell
  • Next.js
  • PostgreSQL
  • AWS GPU

// Schätzung

Entwicklung
≈ 122.000 USD bis 186.000 USD, delivered within 31 weeksCAD 173,900 to 265,400
Hosting
≈ 6.710 USD im MonatCAD 9,550 im Monat
Support
≈ 2.500 USD im MonatCAD 3,565 im Monat

Preise in Ihrer Währung sind Schätzungen zum heutigen Kurs der Bank of Canada. Alle Rechnungen werden in CAD oder USD gestellt.

KI-Weg
Eigenes LLM
Laufende Modellkosten
≈ 6.530 USD im MonatCAD 9,300 im Monat

Zeitplan je Meilenstein

Découverte
2.9 to 3.4 weeks
Données et plan d’évaluation
0.4 weeks
Maquettes approuvées
2.4 to 3.9 weeks
Fonctions principales
1.9 to 2.9 weeks
Développement complet
1.4 to 1.9 weeks
Entraînement
6.4 to 10.9 weeks
Tests et corrections
0.4 weeks
Évaluation et tests adverses
3.9 to 4.4 weeks
Mise en ligne
0.9 to 1.4 weeks
Production
0.9 to 1.4 weeks

Wie bezahlt wird

Anzahlung 20%
CAD 34,540 to 52,840
Découverte 1.5%
CAD 2,590.50 to 3,963.00
Données et plan d’évaluation 7.9%
CAD 13,643.30 to 20,871.80
Maquettes approuvées 1.5%
CAD 2,590.50 to 3,963.00
Fonctions principales 4.6%
CAD 7,944.20 to 12,153.20
Développement complet 3.1%
CAD 5,353.70 to 8,190.20
Entraînement 23.9%
CAD 41,275.30 to 63,143.80
Tests et corrections 1.5%
CAD 2,590.50 to 3,963.00
Évaluation et tests adverses 15.9%
CAD 27,459.30 to 42,007.80
Mise en ligne 1.5%
CAD 2,590.50 to 3,963.00
Production 8.6%
CAD 14,852.20 to 22,721.20
Holdback, 30 days after launch (10%)
CAD 17,270 to 26,420
Temps GPU pour l’entraînement et les tests, au coût
CAD 1,200. Im Voraus berechnet, zum Einkaufspreis, außerhalb der Meilensteine
BeispielprojektWeb-AppKIOpen-Source-Modell

Assistent für Betriebsaufzeichnungen

Angenommen. Kein Kunde, kein Ergebnis.

// Das Problem

Das Personal einer Fischfarm durchsucht Arbeitsanweisungen, Futtertabellen und alte Gesundheitsaufzeichnungen auf verstreuten Netzlaufwerken, und neue Mitarbeitende rufen für jede Frage den Standortleiter an.

// Was wir bauen würden

Ein Assistent, der aus den eigenen Arbeitsanweisungen, Futtertabellen und Aufzeichnungen der Farm antwortet und das verwendete Dokument nennt, auf einem Open-Source-Modell im eigenen Cloud-Konto des Betriebs, damit die Aufzeichnungen privat bleiben. Er beantwortet nur betriebliche Fragen. Gesundheits- und Behandlungsentscheidungen bleiben bei Ihrem Tierarzt.

// Was drin ist

  • Arbeitsanweisungen, Futtertabellen und Standortaufzeichnungen indexiert und aktuell gehalten
  • Antworten, die Dokument und Abschnitt ihrer Quelle nennen
  • Nur die aktuelle, freigegebene Fassung jeder Arbeitsanweisung wird verwendet
  • Ein Open-Source-Modell auf GPUs in Ihrem eigenen Cloud-Konto
  • Ein Bewertungssatz echter Fragen des Personals, vor jeder Änderung ausgeführt

// Tech-Stack

  • Llama oder Mistral (Open Source)
  • vLLM
  • PostgreSQL mit pgvector
  • Next.js
  • DigitalOcean GPU

// Schätzung

Entwicklung
≈ 92.800 USD bis 142.000 USD, delivered within 20 weeksCAD 132,100 to 201,800
Hosting
≈ 4.360 USD im MonatCAD 6,210 im Monat
Support
≈ 1.000 USD im MonatCAD 1,425 im Monat

Preise in Ihrer Währung sind Schätzungen zum heutigen Kurs der Bank of Canada. Alle Rechnungen werden in CAD oder USD gestellt.

KI-Weg
Open-Source-Modell
Laufende Modellkosten
≈ 4.190 USD im MonatCAD 5,960 im Monat

Zeitplan je Meilenstein

Découverte
2.9 to 3.4 weeks
Spécification et plan d’évaluation
0.4 weeks
Maquettes approuvées
2.4 to 3.4 weeks
Fonctions principales
1.4 to 1.9 weeks
Développement complet
0.9 to 1.4 weeks
Projet pilote fonctionnel
2.9 to 5.4 weeks
Tests et corrections
0.9 to 1.4 weeks
Mise en ligne
0.9 to 1.4 weeks
Production
0.9 to 1.4 weeks

Wie bezahlt wird

Anzahlung 20%
CAD 26,360 to 40,300
Découverte 2%
CAD 2,636 to 4,030
Spécification et plan d’évaluation 10.3%
CAD 13,575.40 to 20,754.50
Maquettes approuvées 2%
CAD 2,636 to 4,030
Fonctions principales 6%
CAD 7,908 to 12,090
Développement complet 4%
CAD 5,272 to 8,060
Projet pilote fonctionnel 31.1%
CAD 40,989.80 to 62,666.50
Tests et corrections 2%
CAD 2,636 to 4,030
Mise en ligne 2%
CAD 2,636 to 4,030
Production 10.6%
CAD 13,970.80 to 21,359.00
Holdback, 30 days after launch (10%)
CAD 13,180 to 20,150
Temps GPU pour l’entraînement et les tests, au coût
CAD 300. Im Voraus berechnet, zum Einkaufspreis, außerhalb der Meilensteine

// questions

Fragen, die wir dazu bekommen.

Gibt der Farm-Assistent Ratschläge zur Fischgesundheit?

Nein. Er beantwortet betriebliche Fragen aus Ihren Dokumenten. Gesundheits- und Behandlungsentscheidungen bleiben bei Ihrem Tierarzt.

Wie viele Fotos braucht ein Sortiermodell?

Das hängt von Ihren Arten und Güteklassen ab. Wir beginnen damit, Fotos Ihrer Linie mit Ihren Sortierern zu beschriften, und testen, was das ergibt.

Könnte ein Frontier-Modell die Sortierung übernehmen?

Für einen ersten Test vielleicht. Ein auf Ihre eigene Linie feinabgestimmtes Modell ist für Ihre Arten und Güteklassen meist beständiger.

// weiter

Nicht ganz Ihr Projekt?

Sagen Sie uns, was Sie vorhaben. Wir melden uns mit einer Spanne und den Fragen, die sie eingrenzen würden. Oder buchen Sie ein Gespräch und wir reden darüber.

KI für Fischverarbeiter und Farmen: Sortierung bei der Annahme und private Assistenten | Atheron Network Labs