Co-Sight ist ein Open-Source-KI-Framework, das die Entwicklung und Bereitstellung von Echtzeit-Videoanalyse-Lösungen vereinfacht. Es bietet Module für Video-Datenaufnahme, Vorverarbeitung, Modeltraining und verteilte Inferenz an Edge und Cloud. Mit integrierter Unterstützung für Objekterkennung, Klassifizierung, Verfolgung und Pipeline-Orchestrierung sorgt Co-Sight für niedrige Latenz und hohe Durchsatzleistung. Sein modulares Design integriert sich nahtlos mit gängigen Deep-Learning-Bibliotheken und skaliert problemlos mit Kubernetes. Entwickler können Pipelines via YAML definieren, mit Docker bereitstellen und die Leistung über ein Web-Dashboard überwachen. Co-Sight ermöglicht den Aufbau fortschrittlicher Vision-Anwendungen für die Überwachung intelligenter Städte, intelligenter Transport und industrielle Qualitätskontrolle, wodurch Entwicklungszeit und Betriebsaufwand reduziert werden.

Hyperpocket ist eine modulare Inferenz-Engine, die es Entwicklern ermöglicht, vortrainierte große Sprachmodelle zu importieren, in optimierte Formate zu konvertieren und sie mit minimalen Abhängigkeiten lokal auszuführen. Es unterstützt Quantisierungstechniken zur Reduzierung der Modellgröße und Beschleunigung der Leistung auf CPUs und ARM-basierten Geräten. Das Framework bietet Schnittstellen sowohl in C++ als auch in Python, die eine nahtlose Integration in bestehende Anwendungen und Pipelines ermöglichen. Hyperpocket verwaltet automatisch Speicherzuweisung, Tokenisierung und Batching, um konsistente, niedrige Latenzzeiten zu gewährleisten. Das plattformübergreifende Design bedeutet, dass dasselbe Modell unter Windows, Linux, macOS und eingebetteten Systemen ohne Modifikation ausgeführt werden kann. Dadurch ist Hyperpocket ideal zur Implementierung datenschutzorientierter Chatbots, Offline-Datenanalyse und benutzerdefinierter KI-Tools auf Edge-Hardware.