Maschinelles Lernen

Quorvyn Train

In Entwicklung

Aus eigenen Daten ein eigenes KI-Modell, geführt und lokal

Quorvyn Train führt in acht Schritten von einem Ordner voller Bilder zu einem geprüften Modell: importieren, beschriften, trainieren, auswerten, exportieren. Training und Auswertung laufen auf Ihrem eigenen Rechner.

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Geplant für: Windows 10 Version 22H2 oder neuer, 64-Bit · Linux

Auf einen Blick

Stand: In Entwicklung, noch nicht erhältlich
Systeme: Windows und Linux. Windows 10 Version 22H2 oder neuer, 64-Bit.
Verarbeitung: Auf Ihrem Gerät. Ihre Inhalte verlassen es nicht.
Vorkenntnisse: Nicht nötig. Acht Schritte führen zum fertigen Modell, Fachbegriffe zeigt nur der Expertenmodus.
Hardware: Trainiert wird auf der CPU. Training auf NVIDIA-Grafikkarten ist umgesetzt, das Installationspaket dafür folgt.
Ergebnis: Ein ONNX-Modell, gegen das Original geprüft, mit Model Card und Beispielcode.

Funktionen

Acht Schritte statt einer leeren Oberfläche: Ziel, Daten, Beschriften, Datenqualität, Training, Auswertung, Modelle, Export. Jeder Schritt sagt, was er braucht, was er liefert und was als Nächstes kommt.
Datensatz einlesen, wie er vorliegt: Erkennt Ordner-pro-Klasse, COCO, YOLO und Pascal VOC selbstständig am Inhalt, statt nach einem Format zu fragen. Auch ein Datensatz mit 60.000 Bildern lässt sich so einlesen.
Qualitätsbericht vor dem Training: Meldet unausgewogene Klassen, defekte Dateien, Dubletten und zu kleine Auflösungen, bevor Rechenzeit in einen Datensatz fließt, der das Problem schon enthält.
Beschriften mit Rückgängig: Klassen, Rechtecke und Polygone in der Anwendung selbst, mit Rückgängig und Wiederholen. Eine Korrektur wird als neue Fassung des Datensatzes gespeichert, die alte bleibt bestehen.
Training auf dem eigenen Rechner: Der Trainingsdienst läuft lokal auf 127.0.0.1, wird von der Anwendung gestartet und mit ihr beendet, startet nie von selbst mit dem System und nimmt pro Start nur ein zufällig erzeugtes Token an. Die Bilder werden ihm als Dateipfad übergeben, nicht übertragen.
Auswertung in Klartext: Ergebnisse in normaler Sprache statt in Kennzahlen, dazu eine Galerie der Fehlgriffe, also der Bilder, bei denen das Modell danebenlag.
Export, der auch woanders läuft: Ein ONNX-Modell, gegen das Original geprüft, zusammen mit Klassenliste, Prüfsummen, Eingabeformat, Model Card und Beispielcode in einem Paket.

Was Quorvyn Train ausdrücklich nicht tut

Diese Punkte sind keine offenen Aufgaben. Sie beschreiben, wo Quorvyn Train aufhört, damit niemand darauf baut, dass es dort weitermacht.

Grafikkarte erst später: Training über CUDA auf NVIDIA-Grafikkarten ist umgesetzt, das Installationspaket enthält es aber noch nicht. Bis dahin trainiert Quorvyn Train auf der CPU, mit den entsprechenden Laufzeiten. Intel- und AMD-Grafik nutzt es nicht.
Kein Fortsetzen an derselben Stelle: Ein abgebrochener Lauf lässt sich nicht dort fortsetzen, wo er stand. Ein fertiges Klassifikationsmodell können Sie aber als Ausgangspunkt für einen neuen Lauf nehmen, solange die Klassen gleich bleiben.
Bilder, kein Text und keine Tabellen: Umgesetzt sind Bildklassifikation, Objekterkennung und semantische Segmentierung. Textklassifikation und tabellarische Daten sind es nicht.
Keine Eignungsprüfung: Quorvyn Train prüft den Export gegen das trainierte Original, bescheinigt damit aber keine Eignung für einen bestimmten Einsatz. Ob ein Modell gut genug ist, entscheidet sich an Ihrer Aufgabe, nicht an unserer Ausgabe.
Desktop, nicht mobil: Windows und Linux. Es gibt keine Android-Fassung und keine Weboberfläche, weil Training Hardware braucht, die ein Telefon nicht hat.

Für wen Quorvyn Train gedacht ist

Quorvyn Train ist für Menschen gedacht, die ein konkretes Bildproblem lösen wollen, ohne vorher maschinelles Lernen zu studieren. Sie wollen etwa Teile auf einem Förderband sortieren oder wiederkehrende Fehlerbilder erkennen. Sie wissen, wie das Ergebnis aussehen soll, aber nicht unbedingt, was eine Lernrate ist.

Genau deshalb kommen Lernrate, Epochen, Präzision und Trefferquote in der Oberfläche nicht vor. Wer sie sehen will, schaltet den Expertenmodus ein. Wer nicht, bekommt sie nie zu Gesicht und trainiert trotzdem ein Modell.

Regel oder Modell

Datensatz einlesen, Qualitätsbericht und Exportprüfung sind feste Regeln, denn Dateiformat, Bildgröße und Prüfsumme lassen sich zählen und vergleichen. Das eigentliche Ergebnis von Quorvyn Train ist dagegen selbst ein trainiertes Modell, das erkennt, was Sie ihm beibringen.

Nach dem Cyber Resilience Act haben wir Quorvyn Train selbst als Produkt mit digitalen Elementen eingestuft, das weder als wichtig noch als kritisch gilt. Die Konformität bewerten wir deshalb selbst, ohne benannte Stelle. Quorvyn Train selbst ist nach dem EU AI Act kein Hochrisiko-System und unterliegt keinen besonderen Transparenzpflichten. Wofür Sie ein damit trainiertes Modell einsetzen, bestimmen Sie. Setzen Sie es in einem Bereich ein, den der AI Act als hochriskant einstuft, etwa als Sicherheitsbauteil einer Maschine oder bei der Auswahl von Bewerbern, gelten für diesen Einsatz eigene Pflichten, und die treffen dann Sie.

Warum das lokal läuft

Trainingsdaten gehören oft zum Wertvollsten, was ein Betrieb besitzt, etwa Aufnahmen aus der Fertigung oder Fehlerfälle aus vielen Jahren. Der übliche Weg verlangt, genau das aus der Hand zu geben. Man lädt die Daten hoch, lässt in der Cloud trainieren und bekommt ein Modell zurück.

Quorvyn Train verlangt es nicht. Der Datensatz bleibt, wo er liegt. Der Trainingsdienst läuft als eigener Prozess auf demselben Rechner und bekommt den Pfad zu den Bildern, nicht die Bilder. Er startet, wenn Sie die Anwendung starten, und endet mit ihr.

Verarbeitung auf Ihrem Gerät

Quorvyn Train wertet Ihre Inhalte lokal aus. Es gibt keinen Übertragungsweg, über den sie das Gerät verlassen könnten.

Häufige Fragen zu Quorvyn Train

Ab wann kann ich Quorvyn Train nutzen?

Quorvyn Train befindet sich in Entwicklung und ist noch nicht erhältlich. Wenn Sie erfahren möchten, sobald es losgeht, schreiben Sie uns an die Adresse auf der Downloadseite von Quorvyn Train. Ihre Adresse nutzen wir nur für diese eine Nachricht.

Muss ich mich mit maschinellem Lernen auskennen?

Nein. Quorvyn Train führt in acht Schritten von einem Ordner voller Bilder zu einem trainierten Modell, und jeder Schritt sagt, was er braucht, was er liefert und was als Nächstes kommt. Begriffe wie Lernrate, Epochen oder Trefferquote kommen in der Oberfläche nicht vor. Wer sie sehen will, schaltet den Expertenmodus ein.

Welche Aufgaben kann ich mit Quorvyn Train lösen?

Umgesetzt sind Bildklassifikation, Objekterkennung und semantische Segmentierung. Ein Modell aus Quorvyn Train ordnet also Bilder einer Klasse zu, findet Objekte darin oder grenzt Flächen im Bild pixelgenau ab, etwa um Teile auf einem Förderband zu sortieren oder wiederkehrende Fehlerbilder zu erkennen. Text und Tabellen verarbeitet Quorvyn Train nicht.

Welche Systeme und welche Hardware brauche ich?

Vorgesehen sind Windows und Linux. Unter Windows kommt Quorvyn Train über den Microsoft Store und braucht Windows 10 in Version 22H2 oder neuer mit 64 Bit, für Linux ist ein direkter Download geplant. Trainiert wird heute auf der CPU, deshalb dauert ein Training entsprechend länger. Training auf NVIDIA-Grafikkarten ist umgesetzt und kommt mit einem eigenen Installationspaket. Intel- und AMD-Grafik nutzt Quorvyn Train nicht. Eine Android-Fassung und eine Weboberfläche gibt es nicht, weil Training Hardware braucht, die ein Telefon nicht hat.

Alle Grenzen von Quorvyn Train

Verlassen meine Bilder den Rechner?

Nein. Der Datensatz bleibt, wo er liegt. Der Trainingsdienst läuft als eigener Prozess auf demselben Rechner, startet mit der Anwendung und endet mit ihr. Er bekommt den Pfad zu den Bildern und nicht die Bilder selbst.

Kann ich das Modell außerhalb von Quorvyn Train einsetzen?

Ja. Quorvyn Train exportiert ein ONNX-Modell, das gegen das trainierte Original geprüft ist, zusammen mit Klassenliste, Prüfsummen, Eingabeformat, Model Card und Beispielcode. Diese Prüfung bescheinigt aber nicht, dass das Modell für Ihre Aufgabe gut genug ist. Das entscheidet sich erst an der Aufgabe selbst.

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Einstieg
Wie trainiere ich ein KI-Modell ohne Programmieren?
Was ein eigenes KI-Modell lernt, wie viele Beispiele es braucht, warum lokales Training sinnvoll ist und wo die Grenzen liegen.
3 Min. Lesezeit

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Wo und wie Sie Quorvyn Train beziehen können, für welche Betriebssysteme es erscheint und auf welchem Weg es ausgeliefert wird.

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