Fluxuri pe roluri
Ce face fiecare tip de utilizator, cap-coadă, cu capturi din platforma live. Toate fluxurile au fost parcurse cu date reale pe proiectele „Transcriere vocală RO – fine-tuning Whisper”, „Extracție date din documente RO – Gemma 3”, „Asistent vocal call-center RO – Gemma 3” și „Augmentare date multi-format C.4 (date deschise)”.
Înainte de început
- Platforma se deschide la onprem.ai-hub.cloud. Conturile demo (câte unul pentru fiecare rol) se obțin de la administratorul platformei.
- Portalul ține sesiunea separat de instrumente: pentru a schimba utilizatorul în portal se folosește Sign Out din profil; pentru instrumente, auth.onprem.ai-hub.cloud/logout. Vezi Autentificare unică.
- Pentru o demonstrație fluidă: câte o fereastră de browser (sau profil privat) per rol.
| Rol | Ce face, pe scurt | Secțiune |
|---|---|---|
| Result User | creează proiectul cu acuratețea necesară, invită administratorul, aprobă cererile, acceptă cotația (comanda), primește modelul | Result User |
| Project Admin | acceptă proiectul, formează echipa, aprobă sesiuni și resurse, vede rapoartele | Project Admin |
| Training Operator | alege seturile, cere resurse, estimează orele și negociază tariful augmentării, generează cotația, cere dezvoltarea modelului, urmărește antrenarea | Training Operator |
| Data Augmentator | stabilește tariful orar, negociază, acceptă contracte, etichetează în Data Studio, raportează timpul | Data Augmentator |
| ML Model Developer | acceptă cererile de dezvoltare, antrenează, publică modelul cu metrici reale și preț, re-antrenează din corecturi | ML Model Developer |
| Data Supplier | publică seturi de date, cu licență, preț și preț de trafic; își înregistrează serverul; urmărește traseul datelor | Data Supplier |
| Support Specialist | răspunde la tichete | Support Specialist |
Result User
| Pas | Unde | Ce face |
|---|---|---|
| 1 | My projects | vede proiectele proprii, cu stadiul și termenul |
| 2 | New Project | completează numele, descrierea, livrabilul, termenul, bugetul, acuratețea necesară (metrica și pragul), invitații și încarcă setul propriu |
| 3 | pagina proiectului | vede echipa, cererile, seturile închiriate și modelele ML cu metrici reale și „Țintă atinsă / neatinsă”; invită Project Admin |
| 4 | clopoțelul de notificări | aprobă sesiuni de augmentare, seturi sugerate, resurse și modele (Accept / Reject) |
| 4b | panoul Cotație / documentul cotației | Acceptă (comandă) sau Respinge cotația; aprobă reviziile „Suplimentare” |
| 5 | Data Sets → Marketplace | vede seturile publicate de furnizori, cu tip și preț |
| 6 | Wallet | totalul cererilor și suma de plată |
| 7 | Contact → AI Hub ASK / User ASK / My Tickets | trimite întrebări la suport și urmărește răspunsurile |
| 8 | Instrumente AI Hub | deschide analiza video, senzorii, identificarea biometrică și API-ul |
Limitări
Wallet însumează cererile din toate proiectele (inclusiv cele de test din 2023); acceptarea cotației este comanda, dar plata efectivă nu a fost demonstrată: facturarea și plățile țin de aplicația de billing, care nu face parte din livrare. Prețurile din demo sunt valori introduse de conturile demo, nu prețuri de piață.
Aprobări
Cererile (proiect, sesiune de augmentare, set sugerat, resurse, model ML, invitații) ajung în notificări cu Accept / Reject. Pagina cererii de model arată metricile reale MLflow, ca decizia să se ia pe date reale. Un model aprobat apare cu eticheta Approved la toți membrii.
Chat
Iconița de chat deschide conversațiile: mesaje private și conversații de proiect, câte una pentru fiecare membru (sub numele proiectului apare „cu [numele membrului]”). Mesajele noi sosesc live (Mercure), iar deschiderea conversației le marchează ca citite.
Suport
Limitări
Tichetele „AI Hub ASK” nu au un Support Specialist asignat și nu apar în lista „Tickets” (comportament din 2023); mesajele suplimentare nu trimit email.
Project Admin
| Pas | Unde | Ce face |
|---|---|---|
| 1 | Invited Projects / notificări | acceptă proiectul la care a fost invitat |
| 2 | Ongoing Projects → proiect | invită Training Operator, Data Augmentator, ML Model Developer (Invite Now) |
| 3 | notificări / pagina proiectului | aprobă cererile de resurse și sesiunile de augmentare |
| 4 | Datasets / Marketplace | sugerează seturi pentru proiect |
| 5 | Instrumente → BI | dashboard-urile de audit (4), atenție umană (3), cost și energie (5) |
| 6 | Instrumente → MLflow, Data Studio | urmărește rulările și proiectele de etichetare |
Training Operator
| Pas | Unde | Ce face | Exemplu real |
|---|---|---|---|
| 1 | Dashboard / notificări | acceptă invitația pe proiect | toate cele 4 proiecte |
| 2 | Datasets | creează sau sugerează seturi pentru proiect | 4 seturi C.4 (SWIR, multispectral static și live, satelit) |
| 3 | proiect → Request Resources | cere CPU, RAM, GPU, stocare, cu ofertă de preț | 6× A40, ~30 ore GPU, aprobată |
| 4 | proiect → Start Augmentation Session | sesiune pe un set, cu ore estimate (pre-completate din task-urile rămase în Data Studio × timpul median măsurat), tarif orar propus (din profilul augmentatorului) și buget calculat | 9 sesiuni pe proiectul C.4 |
| 4b | sesiune → Tarif orar de augmentare | propune un tarif sau acceptă contraoferta augmentatorului | 10,00 → contraofertă 11,50 → acceptat |
| 5 | sesiune → Activity | aprobă time log-urile și trece sesiunea în „Ready to use” | 9 time log-uri aprobate |
| 5b | proiect → Cotație → Generează, Trimite către Result User | cotația automată: ore de augmentare × tarif, trafic estimat, tariful modelelor și numărul lor, ore GPU reale din MLflow | Whisper: revizia 1 2.869,26 USD, revizia 2 (suplimentare) 3.317,46 USD |
| 6 | sesiune / proiect → Development Request | cere unui ML Model Developer modelul | 4 cereri |
| 7 | Instrumente → MLOps / MLflow | urmărește pipeline-urile și metricile | 29 de rulări Whisper |
| 8 | proiect → Final ML Models List | compară modelele propuse | Whisper v1 vs v2 |
Data Augmentator
| Pas | Unde | Ce face |
|---|---|---|
| 0 | Profil → Tarif pe oră de augmentare | stabilește tariful (USD/oră), vizibil la Training Operator |
| 1 | Invited Projects / notificări | acceptă invitația pe proiect |
| 2 | Proposed / My Projects | acceptă tariful sau trimite o contraofertă, apoi acceptă contractul sesiunii (set, termen, buget) |
| 3 | sesiune → Activity | pornește time log-ul |
| 4 | AI Hub Data Studio | etichetează în proiectul setului, fără alt login |
| 5 | sesiune → Activity, Complete | oprește time log-ul și marchează sesiunea completă |
| 6 | Balance | vede sumele contractate și stadiul lor |
Limitări
Adnotările demo au fost făcute de un agent AI cu contul Data Augmentator, cu timpi non-umani (8–40 s pe task); plățile către augmentator nu au fost executate (Balance arată contractele „Unfinished”).
ML Model Developer
| Pas | Unde | Ce face |
|---|---|---|
| 1 | Dashboard | vede cererile de dezvoltare (Accept / Reject), modelele și veniturile |
| 2 | Instrumente → MLOps, MLflow | rulează pipeline-urile pe GPU și urmărește metricile și costul |
| 3 | ML Model List → Create new ML Model sau formularul din cerere | descrie modelul, tipul de date, prețul, link-ul de cod și link-ul MLflow |
| 4 | My Projects → proiect → Send Suggestion | propune modelul Result User-ului |
| 5 | ML Model List → model → Edit | actualizează tipurile de date, descrierea, prețul, link-urile (doar creatorul) |
| 6 | Instrumente → MLflow | re-antrenarea declanșată de corecturi (ex. whisper-ro v4 mai slab, marcat quality_gate: failed și respins; v5 aprobat); vezi Model Factory |
Data Supplier
| Pas | Unde | Ce face |
|---|---|---|
| 1 | Dataset Servers | înregistrează serverul propriu (nume + adresă HTTPS) pe care rulează extensia AI Hub; Verifică testează legătura |
| 2 | Data Set Form | nume, tip de stocare (AI Hub Cloud Storage cu încărcare arhivă, sau Personal: server propriu cu extensia AI Hub și calea fișierului), tipul modelului, public / privat, preț, preț trafic (USD / GB), descriere, licență, etichete |
| 3 | List of Data sets | vede seturile publicate și deschide proiectul de etichetare (AI Hub Data Studio) |
| 4 | pagina setului → Traseul datelor | traficul și costul pe proiect; descărcările (cine, când, proiect, octeți), închirieri începute și încheiate, acces Data Studio acordat sau retras |
Membrii proiectului descarcă setul doar prin butonul „Descarcă setul de date”: AI Hub verifică accesul prin proiect și emite un link semnat valabil 15 minute; octeții trimiși sunt contorizați (de backend sau de extensia de pe serverul furnizorului). La încheierea închirierii (End Rent), AI Hub retrage accesul membrilor care nu mai au setul pe altă cale. Exemplu real: 33.697.354 octeți descărcați prin serverul furnizorului, 0,0168 USD la 0,50 USD/GB.
Limitări
- Serverul furnizorului din demo (
supplier-demo.onprem.ai-hub.cloud) este o simulare, găzduită tot pe serverul AI Hub. - Sunt contorizate doar descărcările prin butonul nou; citirea fișierelor din Data Studio nu trece prin contorizare.
- Câmpul „Objects Detected” din listă afișează aceeași valoare pentru toate seturile (nu e calculat).
Support Specialist
| Pas | Unde | Ce face |
|---|---|---|
| 1 | Tickets | vede tichetele adresate lui |
| 2 | tichet | citește conversația și răspunde (text și atașament); tichetul trece în „accepted” |
| 3 | Instrumente → BI | rapoartele de audit și utilizare |
Instrumentele, pe scurt
| Instrument | Pentru ce | Detalii |
|---|---|---|
| Data Studio | etichetare | Data Augmentation |
| MLOps, MLflow | antrenare, metrici, registru | Model Factory |
| BI | rapoarte de cost, calitate, audit, prognoză | Marketplace |
| Analiză video, Identificare biometrică | aplicațiile practice | Librărie |
| Senzori | modelul de anomalii și scenariu | Librărie |
| API AI Hub | API-ul de inferență și demo-urile de integrare | Core Stack |