Fallstudien/Omno AI
Computer Vision als Produkt, nicht als Lab-Demo
Geteilte Vision-Services für Retail, Sport und Traffic — eine Pipeline, verschiedene Jobs, eine Konsole, in die ein Kunde einloggen kann.
- Kunde
- Omno AI
- Standort
- Vereinigte Staaten
- Jahr
- 2025
KI · SaaS
info@lyrocode.com
Form
Vision SaaS
Vertikalen
3
Jahr
2025
Bilder aus der Arbeit
Fotografie, die zum Produkt passt — die Gebäude, der Floor, die Kleidung, die Straße — kein Stock von Leuten, die auf einen Laptop zeigen.
Die Aufgabe
Die Modelle funktionierten in einem Notebook. Kunden brauchten ein Produkt: Upload oder Stream, ein Job, ein Ergebnis, eine Rechnung. Retail, Sport und Traffic teilen Detektoren, aber nicht den Report, den der Kunde sehen will.
Jede Vertikale drohte, ein Fork zu werden. Wir mussten eine Pipeline halten, ohne jedes Dashboard zum Kompromiss zu machen.
Was wir gebaut haben
Eine gemeinsame Inference- und Job-Schicht, darüber dünne vertikale Apps — Zählungen für einen Store, Events für eine Venue, Fahrzeuge für einen Korridor. Die SaaS-Konsole ist der Ort, an dem Kunden Sites, Kameras und Exports anlegen.
Wir haben Evaluation als Teil des Produkts behandelt: ein Clip, der QA nicht besteht, wird nicht still zu einer Zahl. Dieselben Leute am Modell und an der API, damit die Konsole nicht über das lügt, was das Netz kann.
Wo es gelandet ist
Omno verkauft eine Konsole, keinen Research-Drop. Neue Kamerajobs nutzen die Pipeline wieder. Vertikale Reports bleiben spezifisch, ohne drei Codebasen am Leben zu halten.
- Geteilte Inference- und Job-Pipeline
- Vertikale Reports für Retail, Sport, Traffic
- Kundenkonsole für Sites und Kameras
- QA an Clips, bevor Zahlen ausgeliefert werden
Stack
Womit wir ausgeliefert haben — gewählt für dieses Produkt, nicht für eine Folie.
Python
PyTorch
TensorFlow
FastAPI
React
AWS
Docker
PostgreSQL
“Wir hatten Modelle. Wir hatten kein Produkt. Sie sind geblieben, bis ein Kunde einloggen, eine Kamera laufen lassen und einen Report herunterladen konnte, ohne einen Ingenieur anzurufen.”
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