Полные рабочие ИИ калькуляторы

Компьютерное зрение

Метрики классификации

Рассчитайте точность, полноту, F1-меру и другие метрики для моделей компьютерного зрения

Истинно положительные (TP):

Истинно отрицательные (TN):

Ложно положительные (FP):

Ложно отрицательные (FN):

Результаты классификации

0.00%

Точность = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
Полнота = TP / (TP + FN)
Точность = TP / (TP + FP)
F1 = 2 * (Точность * Полнота) / (Точность + Полнота)

0.00

Precision

0.00

Recall

0.00

F1-Score

0.00

Specificity

Размер датасета

Рассчитайте оптимальный размер датасета для обучения модели компьютерного зрения

Количество изображений:

10,000

Средний размер изображения (МП):

1.2

Количество классов:

Сложность модели:

IoU и mAP для детекции

Рассчитайте Intersection over Union (IoU) и mean Average Precision (mAP) для детекции объектов

Ground Truth объектов:

Обнаружено объектов:

Корректные обнаружения:

Порог IoU:

0.50

Метрики детекции

0.00

IoU = Площадь пересечения / Площадь объединения
Precision = TP / (TP + FP)
Recall = TP / (TP + FN)
AP = Средняя точность при разных порогах Recall
mAP = Среднее AP по всем классам

0.00

Средний IoU

0.00

Precision

0.00

Recall

0.00

Average Precision

Качество модели:

Рекомендации:

Обработка естественного языка

Перплексия (Perplexity)

Рассчитайте перплексию языковой модели для оценки её качества

Тестовых предложений:

Всего токенов в тесте:

Суммарная log-вероятность:

Тип языковой модели:

Перплексия языковой модели

0.00

Perplexity = exp(-(1/N) * Σ log P(w_i|w_1...w_{i-1}))
Где N - количество токенов, P - вероятность

Средняя log-вероятность на токен: 0.00

Кросс-энтропия: 0.00

Качество модели:

Сравнение с человеческим языком:

Рекомендации:

BLEU и ROUGE

Рассчитайте метрики качества для машинного перевода и суммаризации текста

Кандидат (текст модели):

Референс (эталонный текст):

Метрика:

Максимальный n-грамм (для BLEU):

4

Метрики качества текста

0.00

BLEU = BP × exp(Σ w_n × log p_n)
ROUGE-N = Совпавшие N-граммы / Все N-граммы в референсе
ROUGE-L = LCS(кандидат, референс) / длина референса

0.00

BLEU

0.00

ROUGE-1

0.00

ROUGE-2

0.00

ROUGE-L

Общая оценка качества:

Рекомендации по улучшению:

Размер эмбеддингов

Рассчитайте требования к памяти для эмбеддингов слов и предложений

Размер словаря:

50,000

Размерность эмбеддингов:

768

Тип эмбеддингов:

Числовая точность:

Требования к памяти

0 МБ

Память = Словарь × Размерность × Байт_на_элемент
Float32 = 4 байта, Float16 = 2 байта, INT8 = 1 байт

0M

Параметры

0 МБ

Float32

0 МБ

Float16

0 МБ

INT8

Рекомендуемый тип:

Экономия памяти: 0%

Влияние на точность:

Обучение моделей

Время обучения

Оцените время обучения модели в зависимости от параметров и оборудования

Размер датасета (тыс. примеров):

1,000

Размер модели (млн параметров):

25

Количество эпох:

50

Оборудование:

Оценка времени обучения

0 часов

Время ≈ (Примеры × Параметры × Операции_на_пример) / (Производительность_оборудования)
С учетом эпох и оптимизаций

0 мин

За эпоху

0 мс

За батч

0

TFLOPS

0 ГБ

Память GPU

Рекомендуемый размер батча: 32

Оптимизации для ускорения:

Ориентировочная стоимость (облако): $0

Стоимость обучения

Рассчитайте стоимость обучения модели на облачных или локальных ресурсах

Тип GPU/TPU:

Количество GPU/TPU:

4

Время обучения (часы):

72

Объем данных (ТБ):

0.50

Количество экспериментов:

Стоимость обучения

$0.00

Стоимость = GPU_цена × GPU_количество × Часы × Эксперименты + Хранение_данных

$0

GPU/TPU

$0

Хранение

$0

Передача

$0

За эксперимент

Общее время GPU-часов: 0

Рекомендации по экономии:

Сравнение с локальным оборудованием:

Окупаемость оборудования:

Learning Rate и Batch Size

Найдите оптимальные значения learning rate и размера батча для вашей модели

Параметры модели (млн):

25

Размер датасета (тыс.):

100

Оптимизатор:

Тип задачи:

Оптимальные гиперпараметры

0.0000

Правило Смита: LR ≈ 0.1 / batch_size
Правило ЛеКуна: LR ≈ 0.01 × sqrt(batch_size / (параметры × примеры))

32

Batch Size

0

Warmup steps

linear

Schedule

50

Эпохи

Рекомендуемый диапазон LR: 0.0001 - 0.001

Рекомендации по schedule:

Предупреждения:

Советы по настройке:

Инференс

Latency и Throughput

Рассчитайте задержку и пропускную способность модели в продакшене

Размер модели (млн параметров):

50

Размер входных данных (КБ):

100

Оборудование:

Batch size (инференс):

Оптимизация модели:

Производительность инференса

0 мс

Latency = Время_предсказания_одного_примера
Throughput = Примеров_в_секунду = 1000 / Latency × Batch_Size

0

Примеров/сек

0 ГБ

Память

0 Вт

Мощность

$0.00

Стоимость/1K

Максимальная нагрузка (RPS): 0 запросов/сек

Годовая стоимость (1M RPS): $0

Рекомендации по масштабированию:

Оптимальный batch size: 8

Стоимость инференса

Рассчитайте стоимость развертывания и эксплуатации модели в продакшене

Ежедневных запросов:

100,000

Средняя latency (мс):

Инфраструктура:

Пиковая нагрузка (× средняя):

3×

Требуемая доступность (%):

Стоимость инференса

$0/месяц

Стоимость = (Запросы × Стоимость_запроса) + (Инфраструктура × Время) + (Данные × Объем)

$0.0000

За запрос

$0

Инфраструктура

$0

Передача данных

$0

Мониторинг

Годовая стоимость: $0

Стоимость на 1M запросов: $0

Экономия при оптимизации: 0%

Рекомендации по экономии:

Масштабируемость

Спланируйте масштабирование API для инференса под разную нагрузку

Текущая нагрузка (RPS):

Ожидаемый рост (% в месяц):

20%

Пиковый коэффициент:

3×

Требуемая доступность:

Архитектура:

План масштабирования

0 инстансов

Инстансы = (Пиковая_нагрузка × Запас) / Пропускная_способность_инстанса
Запас = 1.5 для 99.9%, 2.0 для 99.99%

0

Через 3 мес

0

Через 6 мес

0

Через 12 мес

0%

Рост стоимости

Текущая пиковая нагрузка: 0 RPS

Рекомендуемая конфигурация:

Критические точки масштабирования:

Автоскейлинг рекомендации:

Генеративные модели

FID Score

Рассчитайте Frechet Inception Distance для оценки качества сгенерированных изображений

Среднее реальных изображений:

Ковариация реальных изображений:

Среднее сгенерированных:

Ковариация сгенерированных:

Размерность признаков:

Качество генерации

0.00

FID = ||μ₁ - μ₂||² + Tr(Σ₁ + Σ₂ - 2√(Σ₁Σ₂))
где μ - среднее, Σ - ковариационная матрица

0.00

Inception Score

0.00

KID

0.00

SSIM

0.00 dB

PSNR

Интерпретация:

Сравнение с SOTA:

Рекомендации по улучшению:

Время генерации

Оцените время генерации контента для разных типов моделей и оборудования

Тип контента:

Тип модели:

Оборудование:

Batch size:

Время генерации

0.00 сек

Время = Базовое_время × Модельный_коэффициент × Оборудование_коэффициент / Batch_Size

0

Примеров/сек

0 ГБ

Память

0 Вт

Мощность

$0.00

Стоимость/1K

Для реального использования:

Оптимизации для ускорения:

Ограничения:

Разнообразие генерации

Оцените разнообразие и оригинальность сгенерированного контента

Сгенерированных примеров:

Уникальных примеров:

Примеров в обучающем датасете:

Порог новизны (%):

80%

Разнообразие генерации

0.00

Разнообразие = Уникальные / Всего_сгенерированных
Оригинальность = Примеры_непохожие_на_обучающие / Всего_сгенерированных
Распределение = 1 - |Идеальное_распределение - Фактическое|

0%

Уникальность

0%

Новизна

0%

Покрытие

Нет

Collapse

Качество разнообразия:

Риск mode collapse:

Рекомендации по улучшению:

Компьютерное зрение

Метрики классификации

Результаты классификации

Размер датасета

Рекомендации по датасету

IoU и mAP для детекции

Метрики детекции

Обработка естественного языка

Перплексия (Perplexity)

Перплексия языковой модели

BLEU и ROUGE

Метрики качества текста

Размер эмбеддингов

Требования к памяти

Обучение моделей

Время обучения

Оценка времени обучения

Стоимость обучения

Стоимость обучения

Learning Rate и Batch Size

Оптимальные гиперпараметры

Инференс

Latency и Throughput

Производительность инференса

Стоимость инференса

Стоимость инференса

Масштабируемость

План масштабирования

Рекомендательные системы

Precision@K и Recall@K

Метрики рекомендаций

Покрытие каталога

Покрытие каталога

Экономический эффект

Экономический эффект

Генеративные модели

FID Score

Качество генерации

Время генерации

Время генерации

Разнообразие генерации

Разнообразие генерации