企业AI平台 - Clarifai

企业AI平台 - Clarifai

专用API
服务商 服务商: Clarifai
【更新时间: 2024.08.22】 Clarifai 是企业级AI平台,提供快速构建、部署和共享AI应用的能力。采用大型语言模型和生成式AI技术,优化成本和开发效率,同时保障安全合规。支持完整AI开发流程,助力企业快速实现AI应用。
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产品介绍
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什么是 Clarifai的企业AI平台 ?

Clarifai是一个端到端、全栈的企业AI平台,致力于帮助企业快速构建、部署和共享AI应用。通过利用现代AI技术如大型语言模型(LLM)、生成式AI、检索增强生成(RAG)等,Clarifai旨在减少AI成本,提高开发效率,同时确保AI构建的安全性和合规性。Clarifai平台支持从原型到生产的整个AI构建流程,帮助企业在几分钟内启动生产AI,而无需数年时间。

什么是 Clarifai的企业AI平台 ?

由服务使用方的应用程序发起,以Restful风格为主、通过公网HTTP协议调用 Clarifai的企业AI平台 ,从而实现程序的自动化交互,提高服务效率。

Clarifai的企业AI平台 有哪些核心功能?

  1. 快速构建、部署和共享AI: 标准化工作流程,提高团队效率,实现快速启动生产AI。
  2. 降低开发成本: 通过消除重复的基础设施和许可成本,实现AI的标准化和集中化。
  3. 监督与安全: 确保以负责任的方式构建AI,并对数据和知识产权进行集成安全性和基于角色的访问控制。
  4. 自动数据标记: 利用AI技术自动标记图像、视频和文本,提高准确性和效率。
  5. 检索增强生成: 在非结构化数据中精确地找到相关信息,创建高度相关的内容。
  6. 内容审核: 标记不安全或露骨内容,监控评论,审核录制内容。
  7. 情报与监视: 分析、建模、解释和合成复杂数据,如全动态视频、地理空间和情报。
  8. 生成式人工智能: 从大型数据集创建新的原创内容。
  9. 内容组织和个性化: 标记、丰富、组织、发现和搜索所有非结构化数据。
  10. 目视检查: 通过预测性维护减少停机时间,节省维护成本。

Clarifai的企业AI平台 的核心优势是什么?

1.转变团队构建 AI的方式
Clarifai 为团队和组织提供单一工作流程,以快速构建、管理和编排整个组织的 AI
工作流程。

2.AI应用程序生命周期
对于任何企业应用程序来说,将概念从想法转化为生产都是一项艰巨的任务。创建生产级企业级应用程序变得更加复杂,因为 A应用程序生命周期引入了有关数据泄漏、治理、风险等方面的新考虑因素。
3.编排和实施 Al的原则
无缝集成和自动化在计算、安全性、数据、模型和控制方面编排和实施企业级 AI 所
需的每个方面

4.AI很复杂Clarifai让它变得简单
Clarifai 为组织提供了一个简单的 AI按钮。从原型到生产,Clarifai 将所有内容拼接在一起,因此您可以专注于构建 AI 并更快地释放价值。

5.满怀信心地扩展您的 AI
随时随地运
Clarifai 旨在简化开发人员和团队大规模创建、共亨和运行 A1 的方式。
行任何 A1、任何数据。

 

在哪些场景会用到 Clarifai的企业AI平台 ?

1.内容审核:利用AI进行图像和视频内容的自动审核,识别并过滤不适当的内容,确保平台内容的合规性。

2.个性化推荐:在电子商务或媒体平台中,通过分析用户行为和偏好,提供个性化的商品或内容推荐,提升用户体验。

3.客户服务:通过聊天机器人和语音识别技术,提供自动化的客户服务,提高响应速度和服务质量。

4.医疗健康:在医疗领域,利用AI进行疾病诊断辅助和药物发现,提高医疗服务的效率和准确性。

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产品价格
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使用指南
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服务API使用指南

欢迎使用我们的服务API!本指南将帮助您快速对接和集成我们的API。请按照以下步骤进行操作:

步骤1:获取API访问权限

  1. 注册账号:访问我们的官方网站,创建一个用户账号。

  2. 申请API密钥:登录后,前往开发者中心申请API密钥。该密钥将用于身份验证。

步骤2:了解API文档

  1. 查看API文档:访问我们的API文档页面,了解可用的API接口及其功能。

  2. 熟悉请求格式:确保您了解如何构造API请求,包括请求方法(如GET、POST等)和请求头的设置。

步骤3:构建API请求

  1. 选择API接口:根据您的需求选择合适的API接口。

  2. 设置请求头:在请求中包含您的API密钥,确保身份验证通过。

  3. 构造请求体:根据API文档的说明,构造请求体(如适用)。

步骤4:发送请求

  1. 使用HTTP客户端:您可以使用各种HTTP客户端(如Postman、cURL等)来发送请求。

  2. 监控响应:发送请求后,监控API响应,确保请求成功。

步骤5:处理API响应

  1. 解析响应数据:根据API文档,解析返回的数据格式(如JSON、XML等)。

  2. 错误处理:根据返回的状态码和错误信息,进行相应的错误处理。

步骤6:集成到您的应用

  1. 代码实现:在您的应用中实现API调用逻辑,确保与您的业务流程相匹配。

  2. 测试功能:在开发环境中测试API集成,确保功能正常。

步骤7:监控与维护

  1. 监控API使用情况:定期检查API调用的频率和性能,确保满足业务需求。

  2. 关注更新:关注我们的公告,及时了解API的更新和变更信息。

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产品问答
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定价如何运作?
基本计划包括每月价值 30 美元的输入和操作信用额度,专业计划包括每月价值 300 美元的输入和操作信用额度。由于操作和输入的价格不同,因此除了套餐价格之外,任何输入或操作都会产生额外费用。 为了帮助说明这一点,假设您需要进行 100,000 次预训练模型分类,其中每个操作的成本为 0.0012 美元。这些操作的总价为 0.0012 美元 x 100,000 = 120 美元。如果您使用的是基本计划,您将支付 3美元的基本价格,另外还需支付 90 美元,总计 120 美元。如果您使用的是专业计划,您将被收取 300 美元的费用,并且您将获得额外的信用额度来执行更多操作。
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每个包存储的最大操作和输入是多少?
基本套餐允许用户每月最多执行 30 万次操作。专业套餐允许用户每月最多执行 100 万次操作。同样,基本套餐允许用户最多存储 30 万次输入,专业套餐允许用户最多存储 100 万次输入。由于操作和输入的价格不同,因此除了套餐价格之外,任何输入或操作都会产生额外费用。
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如果我需要取消订阅怎么办?
您可以随时通过降级到社区计划来取消订阅。降级后,您的输入和操作将受我们的社区计划约束。请联系support@clarifai.com。
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我如何知道我是否需要深度训练或上下文/自定义模型训练?
Clarifai 的Enlight自定义模型训练让您可以利用我们预先训练的模型,这些模型经过数百万个输入的训练。这让您能够使用极少量的输入来训练高性能模型,这些模型可以利用我们预先训练的模型的理解。另一方面,通过深度训练,您可以从头开始为您的应用程序构建一个完全自定义的神经网络,因此需要更多的输入。深度训练非常强大,特别是当您拥有独特的数据并且需要最大限度地提高模型准确性时。
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你们有针对企业客户的定制定价计划吗?
我们提供定制计划,并且随着您的业务增长而扩展。
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你们提供专业服务吗?收费多少?
Clarifai 的专家团队随时为您提供帮助,帮助您将计算机视觉 AI 集成到您的技术堆栈中。我们提供Scribe LabelForce 数据标签服务以及Enlight ModelForce用于自定义建模。 请通过以下方式联系我们,了解详细的工作说明和工作量。
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关于我们
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企业
Clarifai是全球领先的计算机视觉平台,提供端到端的全栈企业AI解决方案,帮助用户快速构建、部署和共享AI应用。Clarifai利用最新的AI技术,如大型语言模型(LLMs)、生成式AI、检索增强生成(RAG)等,支持从原型到生产的AI应用开发。公司提供自动化数据标注、内容审核、智能监控、生成式AI等多种解决方案,服务于内容管理、视觉检查等多个领域。
联系信息
服务时间: 7*24
电话号码: (575) 268-3363
邮箱: marketing@clarifai.com
邮箱: support@clarifai.com

Clarifai 正在改变组织构建、共享和大规模运行企业 AI 的方式。
Clarifai 由机器学习领域的顶尖专家 Matthew Zeiler 博士于 2013 年创立,自 2013 年在 ImageNet 图像分类竞赛中赢得前五名以来,一直是市场领导者。2019 年,Clarifai 被 Forrester 新浪潮计算机视觉平台报告评为领导者,是唯一获得差异化评级的初创公司。Clarifai 提供了一个领先的平台,用于构建 AI 驱动的软件解决方案,2022 年 IDC MarketScape 将 Clarifai 评为计算机视觉 AI 平台的领导者。Clarifai 的平台支持完整的 AI 开发生命周期;包括数据集准备、模型训练和部署。

 

 

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服务API使用指南

欢迎使用我们的服务API!本指南将帮助您快速对接和集成我们的API。请按照以下步骤进行操作:

步骤1:获取API访问权限

  1. 注册账号:访问我们的官方网站,创建一个用户账号。

  2. 申请API密钥:登录后,前往开发者中心申请API密钥。该密钥将用于身份验证。

步骤2:了解API文档

  1. 查看API文档:访问我们的API文档页面,了解可用的API接口及其功能。

  2. 熟悉请求格式:确保您了解如何构造API请求,包括请求方法(如GET、POST等)和请求头的设置。

步骤3:构建API请求

  1. 选择API接口:根据您的需求选择合适的API接口。

  2. 设置请求头:在请求中包含您的API密钥,确保身份验证通过。

  3. 构造请求体:根据API文档的说明,构造请求体(如适用)。

步骤4:发送请求

  1. 使用HTTP客户端:您可以使用各种HTTP客户端(如Postman、cURL等)来发送请求。

  2. 监控响应:发送请求后,监控API响应,确保请求成功。

步骤5:处理API响应

  1. 解析响应数据:根据API文档,解析返回的数据格式(如JSON、XML等)。

  2. 错误处理:根据返回的状态码和错误信息,进行相应的错误处理。

步骤6:集成到您的应用

  1. 代码实现:在您的应用中实现API调用逻辑,确保与您的业务流程相匹配。

  2. 测试功能:在开发环境中测试API集成,确保功能正常。

步骤7:监控与维护

  1. 监控API使用情况:定期检查API调用的频率和性能,确保满足业务需求。

  2. 关注更新:关注我们的公告,及时了解API的更新和变更信息。

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定价如何运作?
基本计划包括每月价值 30 美元的输入和操作信用额度,专业计划包括每月价值 300 美元的输入和操作信用额度。由于操作和输入的价格不同,因此除了套餐价格之外,任何输入或操作都会产生额外费用。 为了帮助说明这一点,假设您需要进行 100,000 次预训练模型分类,其中每个操作的成本为 0.0012 美元。这些操作的总价为 0.0012 美元 x 100,000 = 120 美元。如果您使用的是基本计划,您将支付 3美元的基本价格,另外还需支付 90 美元,总计 120 美元。如果您使用的是专业计划,您将被收取 300 美元的费用,并且您将获得额外的信用额度来执行更多操作。
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每个包存储的最大操作和输入是多少?
基本套餐允许用户每月最多执行 30 万次操作。专业套餐允许用户每月最多执行 100 万次操作。同样,基本套餐允许用户最多存储 30 万次输入,专业套餐允许用户最多存储 100 万次输入。由于操作和输入的价格不同,因此除了套餐价格之外,任何输入或操作都会产生额外费用。
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如果我需要取消订阅怎么办?
您可以随时通过降级到社区计划来取消订阅。降级后,您的输入和操作将受我们的社区计划约束。请联系support@clarifai.com。
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我如何知道我是否需要深度训练或上下文/自定义模型训练?
Clarifai 的Enlight自定义模型训练让您可以利用我们预先训练的模型,这些模型经过数百万个输入的训练。这让您能够使用极少量的输入来训练高性能模型,这些模型可以利用我们预先训练的模型的理解。另一方面,通过深度训练,您可以从头开始为您的应用程序构建一个完全自定义的神经网络,因此需要更多的输入。深度训练非常强大,特别是当您拥有独特的数据并且需要最大限度地提高模型准确性时。
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你们有针对企业客户的定制定价计划吗?
我们提供定制计划,并且随着您的业务增长而扩展。
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Clarifai 的专家团队随时为您提供帮助,帮助您将计算机视觉 AI 集成到您的技术堆栈中。我们提供Scribe LabelForce 数据标签服务以及Enlight ModelForce用于自定义建模。 请通过以下方式联系我们,了解详细的工作说明和工作量。
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Clarifai是全球领先的计算机视觉平台,提供端到端的全栈企业AI解决方案,帮助用户快速构建、部署和共享AI应用。Clarifai利用最新的AI技术,如大型语言模型(LLMs)、生成式AI、检索增强生成(RAG)等,支持从原型到生产的AI应用开发。公司提供自动化数据标注、内容审核、智能监控、生成式AI等多种解决方案,服务于内容管理、视觉检查等多个领域。
联系信息
服务时间: 7*24
电话号码: (575) 268-3363
邮箱: marketing@clarifai.com
邮箱: support@clarifai.com

Clarifai 正在改变组织构建、共享和大规模运行企业 AI 的方式。
Clarifai 由机器学习领域的顶尖专家 Matthew Zeiler 博士于 2013 年创立,自 2013 年在 ImageNet 图像分类竞赛中赢得前五名以来,一直是市场领导者。2019 年,Clarifai 被 Forrester 新浪潮计算机视觉平台报告评为领导者,是唯一获得差异化评级的初创公司。Clarifai 提供了一个领先的平台,用于构建 AI 驱动的软件解决方案,2022 年 IDC MarketScape 将 Clarifai 评为计算机视觉 AI 平台的领导者。Clarifai 的平台支持完整的 AI 开发生命周期;包括数据集准备、模型训练和部署。

 

 

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