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Como resolver o problema do processamento de dados em grande escala, que é demorado e ineficiente?

2025-09-10 1.4 K

Histórico

Ao lidar com dados em grande escala, os métodos manuais tradicionais costumam ser ineficientes e demorados. O Riveter pode resolver esse problema com eficácia por meio da tecnologia de IA.

Soluções essenciais

  • Processamento aprimorado por IAProcessamento em lote de milhares de registros usando recursos de processamento de linguagem natural semelhantes aos do ChatGPT
  • arquitetura de computação paralelaO Riveter foi projetado com um mecanismo eficiente de processamento simultâneo, que reduz drasticamente o tempo de processamento.
  • Três etapas rápidas::
    1. Carregar conjunto de dados (CSV ou API)
    2. Seleção do modo de processamento (rotulagem/aperfeiçoamento)
    3. Iniciar o processamento após a configuração dos parâmetros

Recomendações para a prática

  • Para conjuntos de dados muito grandes, você pode tentar uma pequena amostra primeiro para testar o efeito do processamento
  • Ajuste os parâmetros de simultaneidade de acordo com as características dos dados para encontrar a configuração ideal de eficiência
  • Reduzir o tempo de ajuste de parâmetros priorizando o uso de modelos predefinidos

efeito pretendido

Com o Riveter, os trabalhos que tradicionalmente levariam dias podem ser reduzidos ao nível de uma hora, o que é mais de 10 vezes mais eficiente do que o processamento manual.

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