Clea Studio AI

No-Code-IDE für Edge-KI-Apps

Clea Studio AI macht aus IoT-Daten funktionale Intelligenz. Teams beschreiben die benötigte KI mit visuellen Bausteinen, und Studio AI erzeugt die komplette Anwendung für Edge-Geräte und die Cloud.

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Studio AI läuft mit lokalen und privaten LLMs und bezieht Modelle aus Clea App Hub. Teams können auch eigene Modelle importieren: Studio AI erstellt die containerisierte Pipeline und konvertiert das Modell für die Zielhardware.

Clea Studio AI
STUDIO AI

Integrierte Kernfunktionen

Studio AI baut Edge-KI ohne Code.

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No-Code-Pipeline-Builder

Entwerfen Sie KI-Pipelines aus visuellen Bausteinen, ohne Code zu schreiben.

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LLM-App-Generierung

Beschreiben Sie die benötigte KI, und Studio AI erzeugt die komplette Anwendung, auf lokalen oder privaten LLMs.

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Modell-Deployment am Edge

Studio AI konvertiert das Modell für die Zielhardware, und Device Manager stellt es in der Flotte bereit.

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Modellversionierung

Verwalten Sie Modellversionen vom Entwurf bis ins Feld.

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Pipeline- und Multi-Modell-Orchestrierung

Koordinieren Sie mehrere Modelle in einer KI-Anwendung.

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Inferenz-Monitoring

Verfolgen Sie die Leistung der im Feld laufenden Modelle.

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Edge-Inferenzverwaltung

Verwalten Sie verteilte Inferenz auf Edge-Geräten.

Warum Clea für die KI-Entwicklung wählen

01

Demokratisierte KI

Ermöglichen Sie Fachexperten den Aufbau von KI-Lösungen ohne tiefes Data-Science-Wissen.

02

Schnelles Prototyping

Bauen Sie eine Edge-AI-App aus visuellen Bausteinen und lassen Sie Studio AI die komplette Anwendung erzeugen.

03

Hardware-agnostisch

Clea wählt für jeden Chip das Toolkit des Herstellers, sodass eine KI-App jede unterstützte Plattform erreicht.

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Meistern Sie den Intelligenz-Lebenszyklus

Studio AI verwaltet den gesamten Weg von Rohdaten zu intelligentem Edge-Verhalten.

1

Datenaufnahme

Anbindung an Data Orchestrator-Telemetrieströme als primäre Quelle der Wahrheit.

2

Pipeline-Design

Entwurf der Logik für Filterung, Transformation und Entscheidungsfindung.

3

Modellauswahl

Auswahl und Konfiguration der am besten geeigneten KI-Modelle für die Aufgabe.

4

Edge-Deployment

Bereitstellung des Intelligenzpakets an die Flotte über sichere Kanäle.

5

Kontinuierliches Tuning

Iterative Verbesserung der Modellgenauigkeit basierend auf echtem Feld-Feedback.

Bereit, intelligente Edge-Dienste zu bauen?

Werden Sie Teil der No-Code-Revolution und beginnen Sie noch heute mit Studio AI zu kreieren.

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