KI-Modelltraining

Entwicklungsumgebung für Data Scientists

No-Code + High-Performance

Trainingsdaten als maximaler Hebel für Performance

In Rekordzeit zum kinisto KI-Modell: kinisto Studio ist eine No-Code Entwicklungsumgebung, die das schnelle und besonders effiziente Training von Modellen für die kontextuelle Text- und Dokumentenanalyse ermöglicht. Dank der innovativen Data-Centric Active Learning Technologie kombiniert mit der Option, in kurzen Iterationszyklen Rohdaten, Annotation und Modell zu optimieren, sind neue Modelle besonders schnell einsatzbereit.

Effizient kontextuelle Analysemodelle trainieren
Data-centric Active Learning Technologie
Bis zu 80% weniger Trainingszeit
Training mit bis zu 98% weniger Beispielen
Reading-Order-Aware OCR
Schnelles Training auch für lange und komplexe Dokumente

Schnell zur Präzision

Kontextuelle Datenextraktion trainieren

Der Schlüssel zu präzisen kontextuellen Text- und Dokumentenanalyse sind die Trainingsdaten. Mit der kinisto Entwicklungsplattform werden aus wenigen Beispielen hochperformante Analysemodelle - durch einen End-to-End Workflow, der die Daten fortlaufend korrigiert und optimiert.

Effizientes Pre-Processing

Perfekte Trainingsdaten in Rekordzeit

  • Reading-Order-Aware OCR in > 100 Sprachen
  • Integrierte Dokumentenkonvertierung unterstützt PDF, Bilddokumente, Microsoft Office, JSON und Text
  • Generative Sprache für Synthetisierung von Trainingsdaten
  • Vollständige Dokumentenhistorie mit “Time-Travel”-Funktion

Intelligentes Lernen & Datenanreicherung

Datenannotation mit einem Bruchteil des Aufwands

  • Active Learning optimiert die Trainingsdaten für hervorragende Ergebnisse mit bis zu 98% weniger annotierten Daten
  • Optimiertes Annotations-Interface für lange Dokumente
  • Schneller Training-Annotation-Retraining-Workflow ohne Medienbrüche
  • Multi-User-Funktionalität mit Annotations-Guidelines

Optimierter Trainingsprozess

Ein-Klick-Modelltraining und Modellverwaltung

  • Transformer-Modelle der neuesten Generation in diversen Sprachen
  • Auto-skalierendes GPU-Training mit einem Klick
  • Modellergebnisse und Modellvergleich im übersichtlichen Interface
  • MLflow-Integration für detaillierte Trainings-Statistiken

Performant und kompatibel

Automatisiertes Deployment und optimale Inference-Performance

  • Bis zu 70% kürzere Inferenzzeit durch automatische Modellquantisierung und -serialisierung
  • Prediction-Service mit dokumentierter REST-API
  • Deployment als Docker-Container für maximale Kompatibilität

Effizientes Training

Schnelle Iteration der Trainingsdaten

Maximaler Hebel: Durch Iteration auf Daten, Annotation und Modellen - statt auf Modellarchitektur und Modellparametern - lässt sich der Trainingsprozess nochmals maßgeblich beschleunigen.

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