Werk24 acelera considerablemente la extracción de datos de dibujos técnicos
Introducción
En Werk24 nos esforzamos continuamente por optimizar el rendimiento de nuestros procesos de extracción de datos. Recientemente, hemos logrado un aumento significativo de la velocidad de extracción de información de dibujos técnicos. En esta entrada del blog, compartimos cómo conseguimos acelerar el proceso centrándonos en tres áreas clave:
1. Mejora de las instancias de la GPU y optimización de la programación de la GPU.
Uno de los principales cuellos de botella de nuestra configuración anterior era la capacidad de procesamiento de nuestras instancias de GPU. Para solucionarlo, cambiamos a instancias de GPU más grandes, lo que nos permitió aumentar el número de inferencias que podían procesarse simultáneamente. También ajustamos la programación de las GPU, lo que ayudó a reducir el tiempo de espera y garantizó que las GPU funcionaran a pleno rendimiento.
Como resultado, ahora nuestro sistema puede gestionar más peticiones de forma simultánea. Sin embargo, aunque esta actualización ha mejorado significativamente el rendimiento, el nuevo cuello de botella se ha desplazado al bus entre la memoria de la CPU y la memoria de la GPU. Ni que decir tiene que ya estamos trabajando en soluciones para abordar este próximo reto.
2. Optimización de las rutas de código para el cálculo de características específicas.
En cualquier sistema complejo, suele haber redundancia en las tareas de procesamiento. Identificamos y eliminamos cálculos de características innecesarios optimizando las rutas a través de nuestro código.
De este modo, el sistema sólo calcula las características estrictamente necesarias para cada solicitud concreta. Este enfoque específico reduce la sobrecarga, lo que permite tiempos de procesamiento más rápidos sin comprometer la precisión de nuestras extracciones.
3. Aprovechamiento de LLM para la revisión de código y la optimización de la velocidad.
Para mejorar aún más el rendimiento, introdujimos un sistema de revisión de código basado en Large Language Model (LLM). Este proceso de revisión basado en IA no interviene en la escritura del código, sino que hace recomendaciones y centra la atención del desarrollador en los problemas.
Analiza nuestro código base e identifica automáticamente las áreas en las que pueden aplicarse optimizaciones de velocidad. Más allá del rendimiento, también destaca otras mejoras potenciales, garantizando que nuestro código siga siendo eficiente y escalable a medida que crecen nuestros sistemas.
Impacto en el mundo real
Los resultados hablan por sí solos. Nuestras últimas mejoras nos han permitido procesar dibujos técnicos a una velocidad sin precedentes, con un aumento espectacular del rendimiento. Para nuestros usuarios, esto significa cotizaciones más rápidas, una mayor capacidad de respuesta en las compras y la posibilidad de digitalizar piezas de repuesto y documentación heredada a gran escala. En algunos casos, el análisis basado en IA puede ser hasta 200 veces más rápido que los métodos manuales tradicionales.
¿Y ahora qué?
No nos detendremos aquí. A medida que seguimos optimizando nuestra canalización, exploramos nuevas formas de reducir aún más la latencia y ampliar la gama de funciones que podemos extraer. Nuestro objetivo es que la extracción de datos de dibujo técnico sea lo más fluida y fiable posible, para que usted pueda centrarse en lo más importante: interpretar los datos y tomar decisiones empresariales más inteligentes. Permanezca atento a nuestro blog para conocer futuras actualizaciones.
¿Listo para acelerar su flujo de trabajo?
Si todavía confía en los procesos manuales o está pensando en crear sus propias herramientas de extracción, permítanos mostrarle lo que es posible con Werk24. Nuestra API está preparada para manejar sus dibujos más difíciles, y nuestro equipo siempre está dispuesto a ampliar nuestro servicio para satisfacer sus necesidades únicas. Póngase en contacto para ver cómo podemos ayudarle a ahorrar tiempo, reducir errores y desbloquear todo el valor de sus dibujos técnicos.
Este artículo fue traducido automáticamente del inglés. English version