مواد پر جائیں
AtheronLABS

آپ کا ملک: ریاست ہائے متحدہ امریکہ۔ قیمتیں امریکی ڈالر میں دکھائی جا رہی ہیں۔ درست نہیں؟

labs@atheron:⁨~/industries/oil-gas⁩/ai$ ⁨train agent --grounded⁩

پائپ لائنز کے لیے اے آئی

آپ کی اپنی تصاویر پر تربیت یافتہ زنگ کا ماڈل۔

سالمیت کا پروگرام انجینیئرز کی دیکھنے کی گنجائش سے زیادہ معائنے کی تصاویر پیدا کرتا ہے۔ آپ کی اپنی لیبل شدہ تصاویر پر تربیت یافتہ وژن ماڈل انہیں ترتیب دے سکتا ہے، تاکہ انجینیئر بدترین سے شروع کریں۔ یہ نشاندہی کرتا ہے؛ فیصلہ انجینیئر کرتا ہے۔

// یہاں کیا اہم ہے

اس صنعت میں کیا مختلف ہے۔

01

آپ کے اثاثوں پر تربیت یافتہ

کوٹنگز، پائپ کے درجے اور حالات ہر آپریٹر کے مختلف ہوتے ہیں۔ ہم آپ کی اپنی لیبل شدہ تصاویر پر فائن ٹیون کرتے ہیں، اسی لیے ماڈل عام کے بجائے خاص ہے۔

02

بھروسے سے پہلے پیمائش

ماڈل کی آپ کی تصاویر کے الگ رکھے گئے سیٹ پر پیمائش ہوتی ہے، اور استعمال میں آنے سے پہلے طے کر لیا جاتا ہے کہ اسے کیا نتیجہ دینا ہے۔

03

ذمہ داری انجینیئرز کی رہتی ہے

ہر نشاندہی کا جائزہ ایک انجینیئر لیتا ہے، رد کیے گئے فیصلے درج ہوتے ہیں، اور ماڈل کبھی خود کوئی نتیجہ بند نہیں کرتا۔

04

آپ کی تصاویر آپ ہی کی رہتی ہیں

تربیت اور استعمال آپ کے اپنے کلاؤڈ اکاؤنٹ میں چلتے ہیں، اور ادائیگی کے بعد تربیت یافتہ ماڈل آپ کا ہے۔

// مثالی منصوبے

اس خدمت کی قیمت والی مثالیں۔

ہر ایک فرضی ہے، اسی طرح لیبل شدہ، اور اس کی قیمت ہمارے ریٹ کارڈ سے فوری طور پر نکلتی ہے۔ ان میں سے کسی کو بھی تخمینہ ٹول میں کھولیں اور اپنے مطابق بنائیں۔

مثالی منصوبہویب ایپاے آئیخاص ⁨LLM⁩

پائپ لائن کے زنگ کا ماڈل

فرضی۔ نہ کوئی کلائنٹ، نہ کوئی نتیجہ۔

// مسئلہ

سالمیت کے انجینیئرز کھدائیوں، ڈرون پروازوں اور تنصیبات کے معائنوں کی ہزاروں تصاویر آنکھ سے دیکھتے ہیں، اور زیرِ التوا کام طے کرتا ہے کہ کون سی سائٹس پہلے دیکھی جائیں۔

// ہم کیا بنائیں گے

آپریٹر کی اپنی لیبل شدہ معائنے کی تصاویر پر فائن ٹیون کیا گیا ایک خاص وژن ماڈل، جو کوٹنگ کے نقصان اور زنگ کو انجینیئر کے جائزے کے لیے نشان زد کرے، آپریٹر کے اپنے کلاؤڈ اکاؤنٹ میں چلتا ہوا تاکہ تصاویر انہی کی رہیں۔

// اس میں کیا شامل ہے

  • آپ کی سالمیت کی ٹیم ایک سادہ ٹول میں تصاویر پر لیبل لگاتی ہے
  • آپ کی تصاویر پر فائن ٹیون کیا گیا ماڈل، جس کی پیمائش الگ رکھے گئے سیٹ پر کی جائے
  • شدت کے لحاظ سے ترتیب دی گئی جائزے کی قطار، جہاں انجینیئر تصدیق یا رد کرتے ہیں
  • نتائج پائپ لائن کے حصے یا تنصیب سے جڑے
  • رد کیے گئے فیصلے تربیتی ڈیٹا کے اگلے دور کے طور پر محفوظ

// ٹیکنالوجی

  • ⁨PyTorch⁩
  • ⁨ONNX Runtime⁩
  • ⁨Python⁩
  • ⁨Next.js⁩
  • ⁨AWS GPU⁩ انسٹینسز

// تخمینہ

تعمیر
≈ ⁨USD 149,000⁩ سے ⁨USD 227,000⁩ تک, delivered within 36 weeksCAD 212,000 to 323,600
ہوسٹنگ
≈ ⁨USD 7,020⁩ ماہانہCAD 10,000 ماہانہ
سپورٹ
≈ ⁨USD 2,500⁩ ماہانہCAD 3,565 ماہانہ

آپ کی کرنسی میں قیمتیں بینک آف کینیڈا کے آج کے ریٹ پر مبنی اندازے ہیں۔ تمام انوائس ⁨CAD⁩ یا ⁨USD⁩ میں بنتی ہیں۔

اے آئی کا راستہ
خاص ⁨LLM⁩
ماڈل چلانے کی لاگت
≈ ⁨USD 6,530⁩ ماہانہCAD 9,300 ماہانہ

مرحلہ وار ٹائم لائن

Découverte
2.9 to 3.4 weeks
Données et plan d’évaluation
0.4 weeks
Maquettes approuvées
2.4 to 4.4 weeks
Fonctions principales
1.9 to 3.4 weeks
Développement complet
1.4 to 2.4 weeks
Entraînement
8.9 to 15.4 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

ادائیگی کیسے ہوتی ہے

پیشگی رقم 20%
CAD 42,160 to 64,480
Découverte 1.3%
CAD 2,740.40 to 4,191.20
Données et plan d’évaluation 8.2%
CAD 17,285.60 to 26,436.80
Maquettes approuvées 1.3%
CAD 2,740.40 to 4,191.20
Fonctions principales 4%
CAD 8,432 to 12,896
Développement complet 2.6%
CAD 5,480.80 to 8,382.40
Entraînement 24.8%
CAD 52,278.40 to 79,955.20
Tests et corrections 1.3%
CAD 2,740.40 to 4,191.20
Évaluation et tests adverses 16.5%
CAD 34,782 to 53,196
Mise en ligne 1.3%
CAD 2,740.40 to 4,191.20
Production 8.7%
CAD 18,339.60 to 28,048.80
Holdback, 30 days after launch (10%)
CAD 21,080 to 32,240
Temps GPU pour l’entraînement et les tests, au coût
CAD 1,200. پہلے سے بل، لاگت پر، مراحل سے الگ

// questions

اس بارے میں ہم سے پوچھے جانے والے سوالات۔

زنگ کے ماڈل کو کتنی لیبل شدہ تصاویر درکار ہیں؟

یہ اس پر منحصر ہے کہ آپ اسے کتنی حالتوں میں فرق کرنا سکھانا چاہتے ہیں۔ ہم جو آپ کے پاس ہے اس سے شروع کرتے ہیں، پیمائش کرتے ہیں، اور بتاتے ہیں کہ کن حالتوں کو مزید مثالیں درکار ہیں۔

کیا یہ تصاویر کے ساتھ اِن لائن معائنے کا ڈیٹا بھی پڑھ سکتا ہے؟

اِن لائن معائنے کا ڈیٹا تصاویر سے مختلف مسئلہ ہے۔ ہم اسے الگ سے طے کر سکتے ہیں؛ یہاں کی مثال تصاویر کا احاطہ کرتی ہے۔

عام اے آئی ماڈل کیوں نہیں؟

عام ماڈلز تصویر اچھی طرح بیان کرتے ہیں لیکن آپ کی کوٹنگز یا شدت کا پیمانہ نہیں جانتے۔ آپ کے لیبلز پر فائن ٹیوننگ ہی درجہ بندی کو مفید بناتی ہے۔

// آگے

بالکل آپ کا منصوبہ نہیں؟

ہمیں بتائیں آپ کے ذہن میں کیا ہے۔ ہم آپ کو ایک حد اور وہ سوالات بھیجیں گے جو اسے محدود کریں۔ یا کال بک کریں اور بات کر لیں۔

تیل اور گیس کی سالمیت کے لیے اے آئی: زنگ کے خاص وژن ماڈلز | ⁨Atheron Network Labs⁩