Edero.ai — platforma AI do generowania treści (archiwum)
Zarchiwizowana platforma AI do generowania treści z backendem medialnym: przetwarzanie obrazu i wideo, detekcja oparta na uczeniu maszynowym, potoki FFmpeg i długie zadania.
W skrócie
- Rola Actiflow
- System zarchiwizowany — architektura i budowa backendu
- Branża
- Media i AI
- Zakres
- Backend medialny · Computer vision · Potoki FFmpeg · Długie zadania · Skalowanie
- Stack
- Backend · Kolejki zadań · FFmpeg · Computer vision / ML · Przetwarzanie plików · Skalowanie
System jest nieaktywny — nie jest dziś rozwijany ani utrzymywany.
Kontekst
Platformy generujące treści medialne mają nietypowe wymagania backendowe: duże pliki, długo trwające zadania przetwarzania, przetwarzanie obrazu i wideo oraz detekcję opartą na uczeniu maszynowym. To nie jest zwykła aplikacja CRUD.
Edero.ai było platformą, dla której zbudowaliśmy właśnie taką warstwę backendową — zaprojektowaną tak, żeby przetwarzanie mediów działało niezawodnie i dawało się skalować.
Co zbudowaliśmy
Backend medialny do przetwarzania obrazu i wideo z detekcją opartą na uczeniu maszynowym, potokami przetwarzania w FFmpeg oraz obsługą zadań, które trwają długo i wymagają osobnej kolejki, a nie odpowiedzi w ramach jednego żądania.
Architektura i zakres techniczny
- Kolejki zadań dla operacji długo trwających
- Potoki przetwarzania wideo i obrazu (FFmpeg)
- Modele detekcji (ML / computer vision) w procesie
- Przetwarzanie i przechowywanie plików
- Logika backendowa zaprojektowana pod skalowanie
Co było trudne
Zadania medialne trwają długo i zużywają zasoby. Kluczem jest zdjęcie ich z żądania użytkownika do kolejek, kontrola kosztów i zasobów oraz sensowne zachowanie przy błędach, żeby jedno nieudane zadanie nie zatrzymywało całości. To właśnie odróżnia produkcyjne przetwarzanie mediów od dema.
Opisz swój system.
Odpowiadamy w jeden dzień roboczy. Pierwsza rozmowa to pytania o proces, nie prezentacja sprzedażowa.