Photozig, inc.
Campbell, CA
Tecnología digital para la salud y la producción de medios
Amazon S3, Amazon SageMaker, Amazon EC2, Amazon API Gateway
Photozig, Inc. es un proveedor de tecnología líder especializado en soluciones digitales para la salud y la producción de medios. Necesitaban una forma potente y eficiente de refinar los modelos de generación de imágenes para diversas categorías de eventos. Avahi creó una solución que aprovechaba los servicios de AWS e integraba adaptadores LoRA en el modelo SDXL, lo que permitía a Photozig optimizar la generación de imágenes para múltiples casos de uso. El resultado ofreció ciclos de desarrollo más rápidos, una gestión de datos optimizada y un modelo SDXL fusionado que eleva las capacidades de ajuste preciso de imágenes de Photozig.
Photozig, Inc. desarrolla aplicaciones digitales avanzadas, centrándose en la mejora de los flujos de trabajo de salud y medios a través de tecnología de vanguardia. Con la visión de mejorar la producción creativa, Photozig presta servicio a clientes que buscan aprovechar las soluciones modernas de IA para una generación de imágenes y vídeos superior.
Photozig tenía la necesidad específica de ajustar con precisión sus flujos de trabajo de generación de imágenes para diferentes eventos, que iban desde cumpleaños hasta reuniones familiares. Las soluciones existentes requerían una formación repetitiva y una intervención manual cada vez que querían adaptar su modelo base para cada nuevo escenario. Este proceso ralentizaba el ciclo de desarrollo general y dificultaba el despliegue rápido de nuevas funciones.
Si no se abordaba, Photozig seguiría dedicando un tiempo valioso a duplicar esfuerzos, probar versiones de modelos separadas y lidiar con resultados incoherentes. La falta de un pipeline unificado obstaculizaba la entrega de mejoras oportunas a los clientes y la capitalización de nuevas oportunidades de negocio en la producción de medios.
Photozig reconoció a AWS como la plataforma ideal debido a su sólida suite de servicios de IA y aprendizaje automático, su infraestructura global y su escalabilidad rentable. Amazon SageMaker, en particular, ofrecía una fácil configuración para la formación de modelos avanzados de IA y flujos de trabajo optimizados para la gestión de datos.
Además, los servicios de almacenamiento flexibles de AWS, la computación de alto rendimiento y los patrones de arquitectura bien establecidos aseguraron que Photozig pudiera iterar rápidamente en nuevas funciones manteniendo la fiabilidad y la seguridad.
La profunda experiencia técnica de Avahi con AWS y su historial probado en proyectos de IA generativa lo convirtieron en el socio perfecto para guiar la iniciativa de ajuste preciso de imágenes de Photozig. Los arquitectos de IA y los científicos de datos internos de Avahi proporcionaron el conjunto de habilidades especializadas necesarias para implementar adaptadores LoRA para el modelo SDXL.
Debido a que Avahi es un socio avanzado de AWS, Photozig vio la ventaja de aprovechar las mejores prácticas y las soluciones a medida que se escalarían de manera eficiente dentro de AWS. El enfoque estructurado de Avahi, la comunicación clara y la capacidad de ofrecer resultados tangibles en un plazo ajustado consolidaron aún más esta asociación.
Avahi ideó un flujo de trabajo de IA de extremo a extremo que comenzó con la recopilación de las imágenes específicas de eventos de Photozig en Amazon S3. Una vez cargados, los datos se utilizaron para entrenar adaptadores LoRA a través de Amazon SageMaker, dirigidos a categorías como cumpleaños y reuniones familiares. Este enfoque permitió a cada adaptador refinar el modelo base SDXL en su respectivo dominio. Después del entrenamiento, Avahi fusionó los adaptadores en un único modelo, preservando las mejoras únicas de cada adaptador y evitando la duplicación de esfuerzos. Las pruebas y la validación del modelo SDXL unificado se llevaron a cabo en instancias de notebook de Amazon SageMaker, lo que garantizó que cumpliera con los puntos de referencia de precisión
esperados.
Para que el modelo final fuera accesible, Avahi lo implementó en instancias de GPU de Amazon EC2 para la inferencia en tiempo real. Se introdujo Amazon API Gateway para gestionar las API, lo que permitió integraciones rápidas para cualquier aplicación orientada al cliente o proceso de backend. A lo largo de la colaboración, Avahi siguió un calendario claro para mantener el alcance, compartió regularmente actualizaciones de progreso e iteró sobre los comentarios del equipo de Photozig.
Al consolidar todas las variantes de modelos y los pipelines de datos, Photozig ahora se beneficia de un flujo de trabajo optimizado que admite múltiples categorías en un solo entorno, lo que reduce el esfuerzo necesario para iterar en nuevos conceptos en el futuro.
Resultados clave
Fundador, bravo foxtrot
