L'API de batch d'Eden AI permet aux entreprises et aux développeurs de gérer de vastes ensembles de données avec un minimum de latence.
Le batch est une méthode puissante permettant d'exécuter simultanément plusieurs requêtes d'IA, ce qui améliore considérablement l'efficacité et réduit les frais de calcul.
Au lieu de traiter chaque demande individuellement en temps réel, le traitement par batch vous permet d'envoyer une demande groupée contenant plusieurs points de données, tels que des images, du texte ou des documents, et de recevoir les résultats de manière asynchrone.
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Il est convivial avec une intégration d'API simple et un traitement asynchrone, permettant de réaliser plusieurs tâches sans interrompre les autres opérations. Il prend en charge différents types de données, ce qui le rend efficace pour gérer de grands volumes de données.
Gagnez du temps en réduisant considérablement les données et le temps de traitement, en éliminant le besoin de traiter chaque demande séparément et en permettant l'exécution simultanée de plusieurs tâches sans intervention manuelle.
Le traitement par lots d'Eden AI permet d'automatiser les workflows d'IA dans de nombreux services, notamment l'analyse de texte, le traitement d'images, l'OCR et l'analyse de documents, la traduction et le traitement audio.
Le traitement par lots est une API asynchrone. Vous devez donc d'abord effectuer une requête POST contenant toutes les données que vous souhaitez traiter (URL de texte ou de fichier).
Voici un exemple de code Python :
Une fois le traitement terminé, utilisez l'ID de demande pour récupérer les résultats à l'aide d'une requête GET.
Vous pouvez consulter l'historique de votre traitement par lots pour un meilleur suivi et une meilleure optimisation directement dans le tableau de bord Eden AI.
Vous pouvez consulter tous les projets par lots soumis, y compris leur statut, le nombre de demandes et les taux de réussite/d'échec.
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Apprenez à gérer les API de vos clients en définissant des limites de crédit et en suivant l'utilisation des crédits.
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Accédez instantanément à des informations sur la fréquence des appels d'API au fil du temps, détectez des modèles et résolvez les problèmes.
La mise en cache des API vous permet de stocker temporairement les réponses aux demandes d'API pour une utilisation ultérieure.
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