Epigos AI
Epigos Ltd · Imagen
Epigos AI es una plataforma de visión artificial que cubre todo el proceso: ordenas y etiquetas imágenes, entrenas modelos en GPU alojadas y los publicas como API o en hardware local.

Acerca de Epigos AI
About
Qué es Epigos AI
Epigos AI es una plataforma de visión artificial sin código de Epigos Ltd, una empresa pequeña de investigación y desarrollo que construye sistemas de visión para compañías de Estados Unidos y Europa. Junta cuatro tareas que suelen vivir en herramientas separadas: guardar y versionar conjuntos de imágenes, etiquetarlas, entrenar un modelo y poner ese modelo delante de tráfico real.
El hueco que ataca está entre el cuaderno de prototipos y el despliegue que funciona. Casi cualquier equipo logra entrenar un detector. Lo difícil es mantener el conjunto de datos limpio entre versiones, reentrenar cuando cambian las imágenes y servir predicciones desde una cámara en una planta. Epigos vende esa capa intermedia como suscripción, con créditos para etiquetar, entrenar e inferir.
Los límites conviene saberlos antes de pagar. Trabaja con imágenes, no con texto, audio ni datos tabulares, y la biblioteca de modelos se apoya en arquitecturas conocidas más que en investigación de punta. Todo lo que pase de los planes publicados se negocia con ventas, así que no puedes montar una cuenta empresarial por tu cuenta.
Primeros pasos
- Crea una cuenta en epigos.ai. El plan gratuito no pide tarjeta e incluye 1.000 imágenes de conjunto de datos.
- Sube las imágenes a un proyecto y repártelas en entrenamiento, validación y prueba. El control de versiones conserva las instantáneas anteriores.
- Etiqueta a mano en el editor del navegador o lanza el etiquetado automático y corrige lo que proponga el modelo.
- Elige el tipo de tarea y un modelo base, y arranca el entrenamiento en las GPU alojadas. Cada ejecución consume créditos.
- Publica el modelo como endpoint, llámalo desde la API REST o el SDK de Python, o expórtalo a un dispositivo como una placa Jetson o una Raspberry Pi.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de Epigos AI.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Equipos de operaciones con un problema de cámaras
- Científicos de datos en empresas pequeñas
- Agencias y consultoras que entregan proyectos de visión
Tareas
- Detectar defectos en una línea de producción
- Clasificar fotos de producto
- Contar objetos en grabaciones de cámara o dron
- Sacar un prototipo del portátil
Casos de uso
- Auditoría de lineales en tienda
- Pruebas con imágenes médicas
- Inspección agrícola con drones
Funciones clave
Gestión de conjuntos de datos
Los proyectos guardan conjuntos de imágenes que puedes ver, ordenar y filtrar, con proporciones configurables para entrenamiento, validación y prueba. El control de versiones conserva una instantánea anterior, de modo que un reentrenamiento no cambia la línea base sin que lo notes. Con el SDK de Python automatizas las subidas en lugar de arrastrar archivos en el navegador, y esa diferencia separa un experimento suelto de un proceso repetible.
Etiquetado de imágenes en el navegador
El editor cubre cajas delimitadoras y anotación por categorías, con un paso de moderación para que otra persona revise las etiquetas antes de que entren al entrenamiento. Es una herramienta que un equipo pequeño puede poner en manos de alguien sin perfil técnico: dibujar, nombrar, enviar y dejar que un revisor apruebe. La velocidad aquí define el calendario del proyecto, porque la anotación de datos se lleva la mayor parte de las horas.
Etiquetado automático
El etiquetado automático pasa modelos de vocabulario abierto como GroundingDINO, Florence-2 y PaliGemma por tus imágenes y propone etiquetas. Puedes lanzarlo sobre una imagen o sobre un lote entero, añadir unas pocas etiquetas de guía y aprobar o corregir el resultado. Viene en todos los planes, también en el gratuito. No sustituye una revisión humana cuidadosa en los casos raros, pero se come la primera pasada aburrida sobre miles de fotos.
Entrenamiento en GPU alojadas
El entrenamiento de modelos corre en el hardware de Epigos y se cobra en créditos por ejecución, así que no necesitas un clúster propio. La biblioteca se centra en arquitecturas probadas y el flujo cubre todo el ciclo: lanzar, vigilar, comparar resultados y quedarte con la versión que quieras. Para un equipo sin infraestructura, esto elimina la parte más molesta del montaje.
Despliegue por API y en dispositivos de borde
Un modelo entrenado se sirve como endpoint y se llama con una petición REST o con el SDK de Python, que devuelve etiqueta, confianza y coordenadas de la caja. La exportación va más lejos: el mismo modelo corre en NVIDIA Jetson, en dispositivos iOS, en cámaras OAK, en Raspberry Pi o dentro de un navegador. Esa variedad responde a la pregunta habitual de si el modelo puede ejecutarse donde está la cámara.
Servicio de etiquetado de datos gestionado
Si tu equipo no tiene tiempo para anotar, Epigos vende el etiquetado como servicio, con sus propios etiquetadores y especialistas de dominio, bajo estándares de seguridad declarados. Tú envías las imágenes, ellos devuelven el conjunto etiquetado y tus ingenieros siguen con los modelos. Es la pieza que convierte una suscripción de software en un flujo externalizado.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- Una sola suscripción cubre versionado, etiquetado, entrenamiento e inferencia, así que no tienes que unir tres proveedores.
- El etiquetado automático funciona en el plan gratuito, lo que te deja probar la herramienta antes de pagar.
- La exportación a borde alcanza Jetson, iOS, cámaras OAK y Raspberry Pi, más que la mayoría de API de visión que solo sirven en la nube.
- El servicio de etiquetado gestionado es una opción real para equipos con más imágenes que horas.
- El SDK de Python y la API REST permiten conectar las predicciones a una aplicación existente sin fricción.
Desventajas
- No hay plan empresarial de autoservicio. Pasar de 20 proyectos y 50.000 imágenes implica hablar con ventas.
- Los créditos de entrenamiento se cuentan por ejecución y un experimento fallido también gasta, así que iterar mucho suma.
- Solo trabaja con imágenes. Texto, vídeo en directo y modelos tabulares necesitan otras herramientas.
- La documentación es escasa en algunos puntos y quien llega nuevo puede pasar el primer día averiguando qué tipo de tarea encaja con su problema.
Preguntas frecuentes
Es una plataforma de visión artificial para todo el ciclo del modelo: subir y versionar conjuntos de imágenes, etiquetarlas a mano o con etiquetado automático, entrenar en GPU alojadas y desplegar como endpoint de API o en hardware local.
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