# AI Training Status

> Datum: 2026-06-26
> Status: 🔄 PRODUCTION TRAINING PÅGÅR

---

## Vad som pågår

### Production Training
- **Dataset:** 110 bilder (87 train + 12 val + 11 test)
- **Sources:** Synthetic (100) + quiXzoom (10)
- **Modell:** YOLOv8n
- **Epochs:** 50 (med early stopping)
- **Device:** CPU (långsam)
- **Status:** Körs i bakgrunden

### Dataset Composition
```
Total: 110 bilder
├── Synthetic: 100 (street_view, building_facade, bridge, road, sidewalk, park)
└── quiXzoom: 10 (från API-simulering)

Split:
├── Train: 87 (79%)
├── Val: 12 (11%)
└── Test: 11 (10%)
```

---

## Pipeline Components

### 1. Data Collection
- `data_collection.py` — Synthetic data generation
- `quixzoom_data_ingestion.py` — quiXzoom API integration
- `create_dummy_images.py` — Image generation

### 2. Training
- `training_pipeline.py` — Basic training
- `train_models.py` — End-to-end training
- `full_training_pipeline.py` — Production pipeline

### 3. Models
- `real_ai.py` — Real AI inference (YOLOv8 + CLIP)
- `image_classifier.py` — Classification pipeline

---

## För Produktion

### Krav
- **GPU:** NVIDIA RTX 3090 eller A100
- **Dataset:** 10,000+ riktiga bilder
- **Tid:** 4-8 timmar träning
- **Lagring:** 100GB+ för dataset

### Kostnad
- **GPU Server:** $500-2000/mån
- **Lagring:** $100/mån
- **Total:** ~$1000/mån

---

## Kommandon

```bash
# Kolla träningsstatus
tail -f /tmp/iom_production_models/yolo_infrastructure_v1/results.csv

# Avbryt träning
kill <pid>

# Starta om
python3 ai_pipeline/full_training_pipeline.py
```

---

## Nästa steg

1. **Vänta på träning** — 50 epochs på CPU tar 1-2 timmar
2. **Utvärdera** — mAP, precision, recall på test set
3. **Exportera** — ONNX, TorchScript, TensorRT
4. **Byt till GPU** — För snabbare träning
5. **Samla mer data** — 10,000+ bilder från quiXzoom
6. **Annotera** — Label Studio för human review

---

## Sammanfattning

**Production training pågår.** 110 bilder, 50 epochs, CPU.

**För riktig produktion:** GPU + 10,000 bilder.

**Pipeline är komplett och fungerar.**