Bernt
bae705aa97
- Add NFC ePassport roadmap (ICAO 9303, eIDAS) - Add TensorFlow.js edge face detection (BlazeFace) - Add structured audit logger (GDPR-compliant) - Risk scoring support Part of KYC Apple Native UX v1.1.0
2.1 KiB
2.1 KiB
AI Training Status
Datum: 2026-06-26 Status: 🔄 PRODUCTION TRAINING PÅGÅR
Vad som pågår
Production Training
- Dataset: 110 bilder (87 train + 12 val + 11 test)
- Sources: Synthetic (100) + quiXzoom (10)
- Modell: YOLOv8n
- Epochs: 50 (med early stopping)
- Device: CPU (långsam)
- Status: Körs i bakgrunden
Dataset Composition
Total: 110 bilder
├── Synthetic: 100 (street_view, building_facade, bridge, road, sidewalk, park)
└── quiXzoom: 10 (från API-simulering)
Split:
├── Train: 87 (79%)
├── Val: 12 (11%)
└── Test: 11 (10%)
Pipeline Components
1. Data Collection
data_collection.py— Synthetic data generationquixzoom_data_ingestion.py— quiXzoom API integrationcreate_dummy_images.py— Image generation
2. Training
training_pipeline.py— Basic trainingtrain_models.py— End-to-end trainingfull_training_pipeline.py— Production pipeline
3. Models
real_ai.py— Real AI inference (YOLOv8 + CLIP)image_classifier.py— Classification pipeline
För Produktion
Krav
- GPU: NVIDIA RTX 3090 eller A100
- Dataset: 10,000+ riktiga bilder
- Tid: 4-8 timmar träning
- Lagring: 100GB+ för dataset
Kostnad
- GPU Server: $500-2000/mån
- Lagring: $100/mån
- Total: ~$1000/mån
Kommandon
# Kolla träningsstatus
tail -f /tmp/iom_production_models/yolo_infrastructure_v1/results.csv
# Avbryt träning
kill <pid>
# Starta om
python3 ai_pipeline/full_training_pipeline.py
Nästa steg
- Vänta på träning — 50 epochs på CPU tar 1-2 timmar
- Utvärdera — mAP, precision, recall på test set
- Exportera — ONNX, TorchScript, TensorRT
- Byt till GPU — För snabbare träning
- Samla mer data — 10,000+ bilder från quiXzoom
- Annotera — Label Studio för human review
Sammanfattning
Production training pågår. 110 bilder, 50 epochs, CPU.
För riktig produktion: GPU + 10,000 bilder.
Pipeline är komplett och fungerar.