Afstudeerstage Beheer van AI-modellen

  • 40 uur

  • hbo / wo

  • Arnhem

Bij Avisi Labs is de laatste jaren onderzoek gedaan naar verschillende richtingen binnen het werkveld van Artificial Intelligence. Hieruit zijn meerdere producten naar voren gekomen waarbinnen één of meerdere getrainde AI-modellen gebruikt worden. Deze modellen worden veelal in Python-code ingeladen en worden gebruikt voor de taken waarvoor ze getraind zijn, bijvoorbeeld het detecteren van objecten in een afbeelding. Momenteel zoeken we naar mogelijkheden om de AI-modellen gecentraliseerd op te slaan. Ze bevatten informatie van de klant of kunnen gebruikt worden om tot specifieke klantinformatie te komen. Deze gecentraliseerde plek moet dan ook goed beveiligd worden. Verder zoeken we een oplossing waarmee we AI-modellen efficiënt kunnen trainen, deployen en schalen. Aan jou de mooie uitdaging om dit verder te onderzoeken!  

De opdracht

We hebben zelf al een eerste verkenning in dit vraagstuk gedaan. Hierbij concludeerden wij dat het van belang is dat zowel de inference met de AI-modellen als het proces waarbinnen deze AI-modellen gebruikt worden sneller uitgevoerd kunnen worden. Dit zou bijvoorbeeld uitgevoerd kunnen worden met een NVIDIA Triton Inference Server, een server waarmee op een efficiënte manier meerdere AI-modellen gedeployed kunnen worden voor productie. Aan jou de uitdaging om te onderzoeken op welke wijze de NVIDIA Trition Inference Server, of een alternatief daarop, ingezet kan worden om meerdere typen AI-modellen efficiënt en schaalbaar te hosten. Op basis van de resultaten van het onderzoek moet een implementatie gemaakt worden die het volgende kan:

  • Het samenstellen van een dataset en het kiezen van een juiste trainingswijze voor het trainen van een AI-model. Voor het uitvoeren van het trainen moet gebruik gemaakt worden van een al door ons zelf gerealiseerde oplossing met bijbehorende trainingsprocessen.
  • Op basis van de resultaten van de uitgevoerde training (met daarbij bijvoorbeeld de accuracy van het model) moet er gekozen kunnen worden om een getraind model te deployen bij NVIDIA Trition Inference Server of een alternatief.
  • Er moeten zowel nieuwe modellen getraind kunnen worden als het hertrainen van bestaande modellen om ze te verbeteren.
  • Een bestaande applicatie moet aangepast/uitgebreid worden, zodat hij daadwerkelijk gebruik maakt van de modellen die gedeployed zijn.
  • Ook is het belangrijk dat het trainen en deployen van een model ook door een klant (niet-technici) uitgevoerd kan worden.

Jouw interesses? 

  • Artificial Intelligence (verschillende modellen als een object detection model en image classification model)
  • TensorFlow
  • Docker/Kubernetes
  • Google Cloud Platform
  • Kotlin

Als afstudeerder verwachten we niet dat je al helemaal thuis bent in alle genoemde technieken. Het enige wat we van je vragen is of je juist de wil hebt om hier beter in te worden. 

Het team 

Als Avisi Labs zijn wij als team verantwoordelijk voor innovatie binnen Avisi. We hebben veel vrijheid om nieuwe initiatieven te starten in de organisatie en voor (potentiële) klanten. Onze expertise ligt niet alleen bij softwareontwikkeling en innovatie, maar ook in gezelligheid en bier drinken! Zoek jij een gezellig team waarbij we regelmatig na het werk iets leuks met elkaar organiseren?! Of het nu een DnD-avond is, een BBQ of samen hardlopen, we weten het altijd zo te plannen dat er lekker eten en goed bier aan te pas komt. Klinkt dit als een toffe afstudeerplek? Solliciteer dan nu!

Labs-SRS

Profiel

Wij zijn op zoek naar een vierdejaarsstudent die minimaal een hbo-opleiding volgt richting Informatica (of vergelijkbaar).

Ben je enthousiast geworden? Solliciteer direct en motiveer waarom jij deel uit zou moeten maken van ons team!

Wil jij graag weten hoe het is om af te studeren bij Avisi? Lees hier het verhaal van Erik.

Gepubliceerd op: 08-10-2022

Solliciteer nu

Maak kennis met Avisi

En ontdek hoe het is om hier stage te lopen!

Onze cultuur