Launch applications with one command. Access with one click.
CGC CLI and CGC SDK let users self-serve applications, volumes and jobs in seconds
No YAML gymnastics or manifest wrestling.
We don't reinvent the wheel. We deliver familiar and beloved tools at enterprise scale.
A flexible and scalable pay-as-you-go solution. Get instant access to powerful resources without the need to manage your own hardware.
Read moreTalk to your documents! Ask a question in simple words, and our smart assistant will instantly find the answer in your PDF files, reports, or spreadsheets.
Speed up your NLP team with the most powerful GPU on the market.
- 4 times faster training then NVIDIA A100 saves your LLMs team the time they need.
- 80 GB of memory for the most demanding tasks.
- Created specifically for natural language processing.
Spin up and try out previous generation flagship cards. Ready-to-go in our cloud it will provide you everything you need for your next AI/ML project.
- Up to 7 partitions for your research team.
- 80 GB of memory for the biggest models out there.
- NLP, Computer Vision, Audio and more.
Best for smaller tasks but still geting things done. Check out cost effective option.
- Full support of all NVIDIA technologies and SDKs.
- 24 GB of memory
- Processing up to 20 realtime streams of 720p video.
Get prices
Contact Us
System Transformacji i Reorganizacji Nieuporządkowanej Kompilacji Tekstów Używający Rozbudowanych Algorytmów
Projekt ma na celu rozwinięcie technologii RAG, umożliwiającej przekształcanie nieustrukturyzowanej wiedzy organizacji do eksplorowalnej przez użytkownika nieposiadającego specyficznej, domenowej wiedzy. Planem jest zbadanie niestosowane wcześniej techniki pracy z danymi, a następnie wykorzystać je w budowie systemu klasy enterprise, dzięki któremu przedsiębiorstwa będą mogły skuteczniej wykorzystywać posiadane dane, podejmować decyzje w oparciu o nie oraz budować przewagę konkurencyjną. Planowane badania obejmą obszary automatycznego mapowania baz wiedzy na inteligentne struktury, hierarchiczności danych i struktur ich połączeń, a wszystko po to, by usprawnić jakość narzędzi ekstrakcji danych.
Projekt realizowany jest w ramach programu FEM 2021-2027 Fundusze Europejskie dla Mazowsza.
Całkowita wartość projektu: 4 812 805,35 PLN.
Wielkość dofinansowania ze środków EFRR: 2 244 444,15 PLN.

Created and maintained by Comtegra S.A.