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构建建筑分析的未来：CONXAI 在 Amazon EKS 上的 AI 推理
CONXAI Technology GmbH 正在率先为建筑、工程和施工 (AEC) 行业开发先进的 AI 平台。在这篇文章中，我们深入探讨了 CONXAI 如何使用 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)、KServe 和 NVIDIA Triton 在 AWS 上托管最先进的 OneFormer 细分模型。
来源:亚马逊云科技 _机器学习这是一篇与 CONXAI 首席 MLOps 架构师 Tim Krause 共同撰写的客座文章。
这是一篇与 CONXAI 首席 MLOps 架构师 Tim Krause 共同撰写的客座文章。CONXAI Technology GmbH 正在率先为建筑、工程和建筑 (AEC) 行业开发先进的 AI 平台。我们的平台使用先进的 AI 来帮助建筑领域专家高效地创建复杂的用例。
CONXAI Technology GmbH建筑工地通常使用多个闭路电视摄像机，生成大量视觉数据。可以使用 AI 分析这些摄像机馈送以提取有价值的见解。但是，为了遵守 GDPR 法规，所有在镜头中捕获的个人都必须通过掩盖或模糊其身份来匿名化。
在本文中，我们将深入探讨 CONXAI 如何使用 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)、KServe 和 NVIDIA Triton 在 AWS 上托管最先进的 OneFormer 分割模型。
Amazon Simple Storage Service Amazon Elastic Kubernetes Service我们的 AI 解决方案以两种形式提供：
- 模型即服务 (MaaS) – 我们的 AI 模型可通过 API 访问，实现无缝集成。定价基于处理 1,000 张图像的批次，为用户提供灵活性和可扩展性。软件即服务 (SaaS) – 此选项提供用户友好的仪表板，充当中央控制面板。用户可以添加和管理新摄像机、查看镜头、执行分析搜索，并通过自动匿名化强制执行 GDPR 合规性。
我们的 AWS 之旅
Amazon Elastic Compute Cloud解决方案概述
下图说明了解决方案架构。
该架构由以下关键组件组成：
CloudEvent