Лучшие практики использования моделей искусственного интеллекта в реальных задачах по средством API.
API для задач видеоаналитики
Интерфейс прикладного программирования (API) — это набор функций и определений, который позволяет двум различным программным приложениям или системам взаимодействовать друг с другом. Без API-интерфейсов разработчикам пришлось бы писать собственные интеграции и сценарии, чтобы эти системы могли обмениваться информацией — трудоемкий и технически сложный процесс. API компьютерного зрения NeuroCore помогает пользователям быстро и точно идентифицировать объекты и понятия в их визуальном контенте. При наличии изображения или видео API компьютерного зрения NeuroCore вернет запрошенный результат (например, элементы лица на изображении), а также соответствующие координаты пикселей.
NeuroCore позволяет пользователям выбирать из десятков предварительно обученных моделей ИИ, а также разрабатывать собственные модели для самых разных вариантов использования. Без доступа к API пользователям пришлось бы экспортировать эти модели в любую систему, которая должна выполнять вывод ИИ. Однако у этого подхода есть несколько недостатков. Во-первых, размер файла моделей ИИ может быть слишком большим для определенных систем. Во-вторых, чем на большем количестве систем вы развертываете модель, тем сложнее будет отслеживать их все и обновлять их при изменении модели.
Вместо этого пользователи могут упростить развертывание ИИ, воспользовавшись API компьютерного зрения NeuroCore. Каждая развертываемая вами система захватывает собственные изображения или видео, а затем отправляет их на отдельный хост-компьютер, на котором запущена модель ИИ. Используя API компьютерного зрения, эти две системы могут установить стандартный протокол для связи. Затем хост-компьютер берет входное изображение или видео, прогоняет его через модель и отправляет результаты обратно запрашивающей стороне в течение доли секунды.
