Ele vem com uma ampla gama de modelos para analisar dados não estruturados, incluindo modelos para classificação de imagens, detecção de objetos, OCR, classificação de sentimentos de texto, detecção de rosto etc.
O EVA foi projetado para suportar aplicativos de banco de dados que operam em dados estruturados (tabelas, vetores de recursos) e não estruturados (vídeos, podcasts, PDFs, etc.), acelera as pipelas de IA por 10-100x usando uma coleção de otimizações inspiradas por tempo testado pelo tempo testadoSistemas de banco de dados, incluindo cache de funções, amostragem e reordenação de predicado baseado em custos.Duas otimizações principais são:
💾 armazenamento em cache: EVA armazena em cache e reutiliza automaticamente os resultados da consulta anterior (especialmente os resultados da inferência do modelo), eliminando a computação redundante e reduzindo o tempo de processamento da consulta.👋 Se você tiver perguntas gerais sobre Eva, deseja dizer olá ou apenas acompanhar, gostaríamos de convidá -lo a se juntar à nossa comunidade Slack.
