Epigos AI
Epigos Ltd · Bilder
Epigos AI ist eine Computer-Vision-Plattform für die ganze Kette: Bilder organisieren und annotieren, Modelle auf gehosteten GPUs trainieren und das Ergebnis als API oder auf Edge-Geräten ausliefern.

Über Epigos AI
About
Was ist Epigos AI
Epigos AI ist eine No-Code-Plattform für Computer Vision von Epigos Ltd, einem kleinen Forschungs- und Entwicklungsunternehmen, das Bildsysteme für Firmen in den USA und Europa baut. Sie bündelt vier Aufgaben, die sonst in vier verschiedenen Werkzeugen stecken: Bilddatensätze speichern und versionieren, sie annotieren, ein Modell trainieren und dieses Modell vor echten Verkehr stellen.
Die Lücke liegt zwischen dem Prototyp im Notebook und dem Betrieb, der wirklich läuft. Ein Detektor lässt sich fast überall trainieren. Schwer wird es, den Datensatz über Versionen hinweg sauber zu halten, bei veränderten Bildern neu zu trainieren und Vorhersagen von einer Kamera in der Fabrikhalle zu liefern. Genau diese Zwischenschicht verkauft Epigos als Abo, mit Guthaben für Annotation, Training und Inferenz.
Die Grenzen sollte man vor dem Kauf kennen. Die Plattform arbeitet mit Bildern, nicht mit Text, Audio oder Tabellendaten, und die Modellbibliothek setzt auf bewährte Architekturen statt auf Spitzenforschung. Alles jenseits der veröffentlichten Tarife läuft über ein Verkaufsgespräch, ein Enterprise-Zugang lässt sich also nicht selbst buchen.
Erste Schritte
- Legen Sie ein Konto auf epigos.ai an. Der kostenlose Tarif verlangt keine Kreditkarte und enthält 1.000 Datensatzbilder.
- Laden Sie Bilder in ein Projekt und teilen Sie sie in Training, Validierung und Test. Die Versionskontrolle behält ältere Stände.
- Beschriften Sie die Daten von Hand im Browser-Editor oder starten Sie die automatische Etikettierung und korrigieren Sie die Vorschläge.
- Wählen Sie Aufgabentyp und Basismodell und starten Sie das Training auf den gehosteten GPUs. Jeder Lauf verbraucht Guthaben.
- Veröffentlichen Sie das Modell als Endpunkt, rufen Sie es über REST-API oder Python-SDK auf, oder exportieren Sie es auf ein Gerät wie eine Jetson-Karte oder einen Raspberry Pi.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Epigos AI.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Betriebsteams mit einem Kamera-Problem
- Data Scientists in kleinen Firmen
- Agenturen und Beratungen mit Vision-Projekten
Aufgaben
- Defekte auf einer Fertigungslinie finden
- Produktfotos in Kategorien sortieren
- Objekte in Kamera- oder Drohnenaufnahmen zählen
- Einen Prototyp vom Notebook lösen
Szenarien
- Regalprüfung im Handel
- Pilot mit medizinischen Bildern
- Landwirtschaftliche Kontrolle per Drohne
Wichtigste Funktionen
Datensatzverwaltung
Projekte halten Bildbestände, die Sie ansehen, sortieren und filtern können, mit einstellbaren Anteilen für Training, Validierung und Test. Die Versionskontrolle behält einen früheren Stand, ein neues Training verschiebt die Vergleichsbasis also nicht unbemerkt. Mit dem Python-SDK laden Sie Bilder per Skript hoch statt sie im Browser zu ziehen, und darin liegt der Unterschied zwischen einem einmaligen Versuch und einem wiederholbaren Ablauf.
Bildannotation im Browser
Der Editor deckt Bounding-Boxen und Kategorieannotation ab, mit einem Prüfschritt, in dem eine zweite Person die Labels vor dem Training gegenliest. Ein kleines Team kann das auch an jemanden ohne Fachhintergrund geben: zeichnen, benennen, einreichen, eine prüfende Person bestätigt. Das Tempo an dieser Stelle bestimmt den Zeitplan, denn Datenannotation frisst den größten Teil der Arbeitsstunden.
Automatische Etikettierung
Die automatische Etikettierung schickt Modelle mit offenem Vokabular wie GroundingDINO, Florence-2 und PaliGemma über Ihre Bilder und schlägt Labels vor. Sie starten sie für ein Bild oder einen ganzen Stapel, geben einige Hinweis-Labels mit und bestätigen oder korrigieren das Ergebnis. Sie ist in jedem Tarif enthalten, auch im kostenlosen. Bei Sonderfällen ersetzt sie die menschliche Durchsicht nicht, den langweiligen ersten Durchgang über tausende Fotos nimmt sie Ihnen aber ab.
Modelltraining auf gehosteten GPUs
Das Training läuft auf der Hardware von Epigos und wird pro Lauf in Guthaben abgerechnet, ein eigener GPU-Cluster ist also nicht nötig. Die Bibliothek konzentriert sich auf erprobte Architekturen, und der Ablauf deckt den ganzen Zyklus ab: starten, beobachten, Ergebnisse vergleichen, die gewünschte Version behalten. Teams ohne Infrastruktur sparen sich damit den lästigsten Teil des Aufbaus.
Bereitstellung per API und auf Edge-Geräten
Ein trainiertes Modell lässt sich als Endpunkt ausliefern und per REST-Aufruf oder über das Python-SDK nutzen, das Label, Konfidenz und Boxkoordinaten zurückgibt. Der Export geht weiter: dasselbe Modell läuft auf NVIDIA Jetson, auf iOS-Geräten, auf OAK-Kameras, auf einem Raspberry Pi oder im Browser. Diese Bandbreite beantwortet die übliche Frage, ob das Modell dort laufen kann, wo die Kamera hängt.
Managed Service für Datenannotation
Fehlt dem Team die Zeit zum Beschriften, verkauft Epigos die Annotation als Dienstleistung, mit eigenen Annotatoren und Fachleuten für die jeweilige Domäne, nach zugesagten Sicherheitsstandards. Sie schicken die Bilder, Sie bekommen den annotierten Datensatz zurück, Ihre Entwickler bleiben beim Modell. Genau dieser Baustein macht aus einem Software-Abo einen ausgelagerten Ablauf.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Ein Abo deckt Versionierung, Annotation, Training und Inferenz ab, drei Anbieter muss man nicht zusammenkleben.
- Die automatische Etikettierung läuft schon im kostenlosen Tarif, das Werkzeug lässt sich also vor dem Zahlen beurteilen.
- Der Export auf Edge-Hardware reicht bis Jetson, iOS, OAK-Kameras und Raspberry Pi und damit weiter als bei den meisten reinen Cloud-APIs.
- Der managed Annotationsservice ist eine echte Option für Teams mit mehr Bildern als Stunden.
- Python-SDK und REST-API binden Vorhersagen ohne Umweg in eine bestehende Anwendung ein.
Nachteile
- Ein Enterprise-Tarif zur Selbstbuchung fehlt. Wer über 20 Projekte und 50.000 Bilder kommt, muss mit dem Vertrieb sprechen.
- Trainingsguthaben werden pro Lauf abgezogen, ein misslungener Versuch kostet also mit, und häufiges Iterieren summiert sich.
- Die Plattform kann nur Bilder. Text, Livevideo und Tabellenmodelle brauchen andere Werkzeuge.
- Die Dokumentation ist stellenweise dünn, Neueinsteiger verbringen den ersten Tag womöglich damit, den passenden Aufgabentyp zu finden.
Häufige Fragen
Es ist eine Computer-Vision-Plattform für den ganzen Modellzyklus: Bilddatensätze hochladen und versionieren, per Hand oder automatisch annotieren, auf gehosteten GPUs trainieren und als API-Endpunkt oder auf Edge-Hardware ausliefern.
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