Die besten orquestación de flujos-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte orquestación de flujos-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

orquestación de flujos

  • Co-Sight ist ein Open-Source-KI-Framework, das Echtzeit-Videoanalysen für Objekterkennung, Verfolgung und verteilte Inferenzen bietet.
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    Was ist Co-Sight?
    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.
    Co-Sight Hauptfunktionen
    • Video-Datenaufnahme und Vorverarbeitung
    • Pipeline-Orchestrierung via YAML-Definitionen
    • Multi-Modell-Fusion für Erkennung, Verfolgung, Klassifizierung
    • Verteilte Inferenz auf Edge und Cloud
    • Skalierbare Bereitstellung mit Docker und Kubernetes
    • Integriertes Monitoring-Dashboard
  • Matcha Agent ist ein Open-Source-Framework für KI-Agenten, das Entwicklern ermöglicht, anpassbare autonome Agenten mit integrierten Tools zu erstellen.
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    Was ist Matcha Agent?
    Matcha Agent bietet eine flexible Grundlage für den Aufbau autonomer Agenten in Python. Entwickler können Agenten mit benutzerdefinierten Toolsets (APIs, Skripte, Datenbanken) konfigurieren, Gesprächsspeicher verwalten und mehrstufige Arbeitsabläufe über verschiedene LLMs (OpenAI, lokale Modelle usw.) orchestrieren. Die plugin-basierte Architektur ermöglicht einfache Erweiterungen, Debugging und Überwachung des Agentenverhaltens. Ob Automatisierung von Forschung, Datenanalyse oder Kundenservice – Matcha Agent rationalisiert die End-to-End-Entwicklung und Bereitstellung von Agenten.
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