Herramientas orquestación de flujos de alto rendimiento

Accede a soluciones orquestación de flujos que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

orquestación de flujos

  • Co-Sight es un marco de trabajo de inteligencia artificial de código abierto que ofrece análisis de video en tiempo real para detección de objetos, seguimiento y inferencia distribuida.
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    ¿Qué es Co-Sight?
    Co-Sight es un marco de trabajo de IA de código abierto que simplifica el desarrollo y despliegue de soluciones de análisis de video en tiempo real. Proporciona módulos para la ingestión de datos de video, preprocesamiento, entrenamiento de modelos y inferencia distribuida en edge y en la nube. Con soporte integrado para detección de objetos, clasificación, seguimiento y orquestación de pipelines, Co-Sight garantiza procesamiento de baja latencia y alto rendimiento. Su diseño modular se integra con bibliotecas populares de aprendizaje profundo y escala sin problemas usando Kubernetes. Los desarrolladores pueden definir pipelines mediante YAML, desplegar con Docker y monitorear el rendimiento a través de un panel web. Co-Sight permite a los usuarios construir aplicaciones avanzadas de visión para vigilancia urbana, transporte inteligente e inspección de calidad industrial, reduciendo el tiempo de desarrollo y la complejidad operativa.
    Características principales de Co-Sight
    • Ingesta y preprocesamiento de datos de video
    • Orquestación de pipelines mediante definiciones YAML
    • Fusión de múltiples modelos para detección, seguimiento y clasificación
    • Inferencia distribuida en edge y en la nube
    • Despliegue escalable con Docker y Kubernetes
    • Panel de monitoreo incorporado
  • Matcha Agent es un marco de código abierto de IA que permite a los desarrolladores construir agentes autónomos personalizables con herramientas integradas.
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    ¿Qué es Matcha Agent?
    Matcha Agent proporciona una base flexible para crear agentes autónomos en Python. Los desarrolladores pueden configurar agentes con conjuntos de herramientas personalizadas (APIs, scripts, bases de datos), gestionar la memoria de conversaciones y orquestar flujos de trabajo en múltiples pasos en diferentes LLMs (OpenAI, modelos locales, etc.). Su arquitectura basada en plugins permite extender, depurar y supervisar fácilmente el comportamiento del agente. Ya sea para automatizar tareas de investigación, análisis de datos o soporte al cliente, Matcha Agent simplifica el desarrollo y despliegue integral de agentes.
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