Die neuesten リアルタイム推論-Lösungen 2024

Nutzen Sie die neuesten リアルタイム推論-Tools, die 2024 auf den Markt gekommen sind, um Ihrer Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

リアルタイム推論

  • Stellt ein FastAPI-Backend für die visuelle grafische Orchestrierung und Ausführung von Sprachmodell-Workflows in der LangGraph GUI bereit.
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    Was ist LangGraph-GUI Backend?
    Das LangGraph-GUI Backend ist ein Open-Source-FastAPI-Dienst, der die LangGraph-Grafikoberfläche antriebt. Es übernimmt CRUD-Operationen an Knoten und Kanten, verwaltet die Workflow-Ausführung für verschiedene Sprachmodelle und liefert Echtzeit-Inferenz-Ergebnisse. Das Backend unterstützt Authentifizierung, Logging und Erweiterbarkeit durch benutzerdefinierte Plugins, sodass Nutzer komplexe natürliche Sprachverarbeitungs-Workflows prototypisieren, testen und bereitstellen können – komplett in einem visuellen Programmierparadigma bei vollständiger Kontrolle über die Ausführungspipelines.
    LangGraph-GUI Backend Hauptfunktionen
    • Graphknoten- und Kantermanagement-APIs
    • Visuelle Workflow-Ausführung Orchestrierung
    • Mehrere LLM-Modelle integriert
    • Authentifizierungs- und Logging-Unterstützung
    • Erweiterbare Plugin-Architektur
  • SuperDuperDB integriert KI mit Datenbanken für nahtlose Echtzeitanalyse und -training.
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    Was ist SuperDuperDB?
    SuperDuperDB ist eine Plattform, die die Möglichkeiten der Integration von KI mit Datenbanken verbessert. Es ermöglicht Entwicklern, KI-Modelle direkt in ihrer Datenumgebung mithilfe einfacher Python-Befehle bereitzustellen, zu verwalten und zu verarbeiten. SuperDuperDB erleichtert die Echtzeitanalyse und das Training von Modellen, ohne dass zusätzliche Datenaufnahmen oder Vorverarbeitungen erforderlich sind. Darüber hinaus integriert es KI-APIs nahtlos und bietet eine reibungslose Erfahrung zum Skalieren und Bewegen von KI-Projekten über verschiedene Umgebungen.
  • OpenNARS ist eine quelloffene Schlussfolgerungsmaschine, die Echtzeit-Inferenz, Glaubensrevision und Lernen unter unsicheren und ressourcenbeschränkten Bedingungen ermöglicht.
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    Was ist OpenNARS?
    OpenNARS basiert auf den Prinzipien der Non-Axiomatic Logic und ermöglicht es dem System, Schlussfolgerungen, Induktion und Abduktion mithilfe von Wahrheitswertpaaren durchzuführen, die Unsicherheit widerspiegeln. Es pflegt ein erfahrungsbasiertes Gedächtnis für Aussagen und rekrutiert dynamisch Inferenzregeln basierend auf verfügbaren Ressourcen, um eine robuste Leistung in Echtzeitumgebungen sicherzustellen. Der Glaubensrevisionsmechanismus des Engines aktualisiert das Vertrauen, wenn neue Informationen eintreffen, was die Entscheidungsgenauigkeit verbessert. Entwickler können OpenNARS über bereitgestellte SDKs in Java, C++, Python, JavaScript, Dart oder Go integrieren und auf Desktops, Servern, Mobilgeräten oder eingebetteten Systemen bereitstellen. Typische Anwendungen sind kognitive Robotik, autonome Agenten und komplexe Problemlösungsaufgaben, bei denen adaptives Lernen und effizientes Wissensmanagement entscheidend sind.
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