Humiris: Aufbau einer Infrastruktur für leistungsstarke KI-Anwendungen durch automatisches Aufrufen der besten LLMs auf der Grundlage von Anfragen

Allgemeine Einführung

Humiris AI ist eine Plattform, die sich auf die Bereitstellung einer KI-Infrastruktur der nächsten Generation konzentriert, um die Genauigkeit und Leistung von KI-Anwendungen durch die Zusammenführung mehrerer Large Language Models (LLMs) zu verbessern. Die Plattform unterstützt Benutzer bei der Nutzung von KI-Technologien in großem Umfang, ohne dass die Qualität oder Kontrolle darunter leidet. Dies geschieht durch einen einzigartigen Hybridmodell-Ansatz, der es den Nutzern ermöglicht, eine Mischung von Modellen nach Bedarf einzustellen, um ein optimales Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit, Kosten, Qualität, Nachhaltigkeit und Datenschutz zu erreichen.

Ähnliche Artikel:Not Diamond: ein Dialogwerkzeug für den parallelen Zugang zu den Antworten vieler bezahlter großer Modelle

Funktionsliste

• Hybride Modellabstimmung: Benutzer können gleichzeitig mehrere LLMs von verschiedenen Anbietern wie OpenAI, Meta, Anthropic usw. abstimmen, um eine höhere Genauigkeit und Kosteneffizienz zu erreichen.
• Advanced Reasoning: bietet leistungsstarke Reasoning-Funktionen, mit denen Benutzer fortschrittliche KI-Agenten und Automatisierungslösungen erstellen können.
• Selbstlernendes System: Durch die Integration mehrerer LLM-Aktionen, des Verlaufs und der Versuch-und-Irrtum-Erfahrungen ist das Kerngedächtnissystem von Humiris AI in der Lage, selbst zu lernen und das Denken zu verbessern.
• Datenanalyse: Bietet eine hochpräzise Datenanalysefunktion und passt sich an die komplexe Datenumgebung an.
• Codegenerierung: Unterstützung für eine Vielzahl von Programmiersprachen und Frameworks für die Codegenerierung, um Entwicklern die schnelle Entwicklung von Software zu erleichtern.
• Sicherheit und Compliance: bietet Lösungen für Datensicherheit und Compliance, um den Datenschutz und die Sicherheit von Daten in KI-Anwendungen zu gewährleisten.

Hilfe verwenden

Auswählen des Verwendungsmodus

• SaaS-Modell: direkte Nutzung der von Humiris AI bereitgestellten Cloud-Services ohne lokale Bereitstellung.
  • Wählen Sie das entsprechende Paket (z. B. Basic, Professional, Enterprise), das jeweils unterschiedliche Funktions- und Supportstufen bietet.
  • Geben Sie Ihre Kreditkarteninformationen ein oder verwenden Sie eine andere Zahlungsmethode, um sich anzumelden.
• Self-Deployment-Modus: Für diejenigen, die eine größere Kontrolle über ihre Daten benötigen, bietet Humiris AI die Möglichkeit, den Dienst auf ihrer eigenen Infrastruktur zu installieren.
  • Wenden Sie sich an das Humiris AI-Supportteam, um ein Paket zur Selbstinstallation zu erhalten.
  • Installieren und konfigurieren Sie den Dienst gemäß den Anleitungen, um sicherzustellen, dass Ihr Server die Systemanforderungen erfüllt.

Funktion Betriebsanleitung

Erstellen Sie ein Hybridmodell:

1. Modellauswahl: Wählen Sie nach dem Aufrufen des Bedienfelds das Menü "Hybrid Model Tuning".
   • Wählen Sie das zu stimmende Modell aus der Liste der voreingestellten Modelle oder laden Sie Ihr eigenes Modell hoch.
2. Datenvorbereitung: Laden Sie Ihren Datensatz hoch oder geben Sie ihn ein und stellen Sie sicher, dass das Datenformat mit Humiris AI konform ist.
3. Parameter-Einstellungen:
   • Legen Sie die Parameter wie Gewichte und Lernrate des Modells fest.
   • Wählen Sie die Ziele des Modells (z. B. Verbesserung der Genauigkeit, Kostensenkung usw.).
4. Schulung und Prüfung:
   • Klicken Sie auf "Training starten" und das System wird sich automatisch an Ihre Einstellungen anpassen.
   • Während des Trainings können Sie den Fortschritt und die Leistung überwachen.
   • Nach der Fertigstellung testen Sie die Leistung des Modells an realen Datensätzen und nehmen auf der Grundlage des Feedbacks weitere Anpassungen vor.

Verwenden Sie erweiterte Argumentationsfunktionen:

• Definieren Sie im Modul "KI-Agent" Ihre Aufgabenziele.
• Wählen Sie die Umgebung aus, in der Ihr KI-Agent läuft, oder passen Sie sie an, einschließlich der Kombination der verwendeten LLMs.
• Festlegung von Auslösebedingungen und Ausführungsregeln, damit die KI Aufgaben wie Datenanalyse und Codegenerierung automatisieren kann.

Datenanalyse und Einblicke:

• Laden Sie Datendateien hoch oder stellen Sie eine Verbindung zu einer bestehenden Datenbank her.
• Verwenden Sie die integrierten Analysetools, um die Daten zu verarbeiten und Berichte oder Visualisierungsdiagramme zu erstellen.
• Erhalten Sie Dateneinblicke mit dem KI-Assistenten von Humiris AI, mit dem Sie Trends und Anomalien schnell erkennen können.

Code-Generierung:

• Geben Sie im Modul Entwicklertools die Art des Codes an, den Sie generieren möchten (z. B. Python, JavaScript usw.).
• Geben Sie eine Anforderungserklärung ein, und das System generiert automatisch einen Codeschnipsel, der die Anforderung erfüllt.
• Wahlweise können Sie komplette Anwendungsfunktionen oder einzelne Module generieren.

Sicherheit und Compliance:

• Konfigurieren Sie den Datenzugriff und die Berechtigungskontrollen, um die Datensicherheit zu gewährleisten.
• Zeigen Sie Compliance-Berichte an und verwalten Sie sie, um sicherzustellen, dass Ihre KI-Anwendungen die verschiedenen gesetzlichen Anforderungen erfüllen.

Mit diesen Schritten können Sie die Möglichkeiten von Humiris AI voll ausschöpfen, um die Effizienz Ihrer KI-Anwendungsentwicklung zu verbessern und gleichzeitig Leistung und Sicherheit zu gewährleisten.