数据标注与高质量数据集构建

模型的上限往往取决于数据的质量。我们提供从数据采集、清洗、标注到质控的全流程支持,帮助团队构建规范、可复用的高质量数据集,为算法研发打好地基

我们能做

  • 医学影像、病理与文本的专业标注
  • 多源数据清洗、对齐与结构化
  • 标注规范制定与质量控制流程
  • 数据集版本管理与可复现构建

以上仅为部分示例。我们的能力不止于此,欢迎带着你的具体需求与我们聊聊,一起探讨可行的方案

典型交付物

  • 01 规范标注的数据集
  • 02 标注规范与质控流程
  • 03 可复现的数据集版本

适用场景

适用于缺少标注数据、或需要系统化构建训练数据集的科研与医药团队

HOW WE WORK

我们如何协作

无论哪类业务,我们都遵循一套清晰、透明的协作流程

  1. 01

    需求对齐

    沟通课题背景、数据情况与目标,明确边界与预期交付

  2. 02

    方案设计

    给出技术路线、里程碑与时间线,确认方案后启动

  3. 03

    研发与交付

    按里程碑推进,阶段性同步进展与中间结果,保持透明

  4. 04

    验收与部署

    交付成果、联调验收,按需部署到本地 / 内网 / 信创环境

  5. 05

    维护与迭代

    提供后续答疑、维护与迭代支持,让成果持续可用

TECH STACK

从数据到部署的工具链

按研发环节组织的常用技术栈,具体选型会依项目需求调整

01_DATA

数据处理

  • Python
  • NumPy / Pandas
  • RDKit
  • SQL / 数据治理

02_MODEL

建模训练

  • PyTorch
  • PyG / DGL
  • scikit-learn
  • Transformers

03_ENG

工程化

  • FastAPI
  • gRPC
  • Docker
  • Git / CI

04_DEPLOY

部署运维

  • Linux
  • GPU 调度
  • 私有化 / 信创
  • 监控与日志