Outils quadro de código aberto simples et intuitifs

Explorez des solutions quadro de código aberto conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

quadro de código aberto

  • Co-Sight est un framework open-source d'IA offrant une analyse vidéo en temps réel pour la détection, le suivi d'objets et l'inférence distribuée.
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    Qu'est-ce que Co-Sight ?
    Co-Sight est un framework d'IA open-source qui simplifie le développement et le déploiement de solutions d'analyses vidéo en temps réel. Il fournit des modules pour l'ingestion de données vidéo, le prétraitement, la formation de modèles et l'inférence distribuée sur l'Edge et le Cloud. Avec un support intégré pour la détection d'objets, la classification, le suivi et l'orchestration de pipelines, Co-Sight garantit une faible latence et un haut débit. Son architecture modulaire s'intègre facilement avec des bibliothèques d'apprentissage profond populaires et peut évoluer sans effort avec Kubernetes. Les développeurs peuvent définir des pipelines via YAML, déployer avec Docker et surveiller les performances via un tableau de bord web. Co-Sight permet de créer des applications de vision avancée pour la surveillance des villes intelligentes, le transport intelligent et l'inspection de qualité industrielle, en réduisant le temps de développement et la complexité opérationnelle.
    Fonctionnalités principales de Co-Sight
    • Ingestion et prétraitement de données vidéo
    • Orchestration de pipeline via définitions YAML
    • Fusion multi-modèle pour détection, suivi, classification
    • Inferénce distribuée sur Edge et Cloud
    • Déploiement évolutif avec Docker et Kubernetes
    • Tableau de bord de surveillance intégré
  • Dive est un cadre Python open-source pour créer des agents IA autonomes avec des outils et flux de travail modulables.
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    Qu'est-ce que Dive ?
    Dive est un cadre open-source basé sur Python, conçu pour créer et exécuter des agents IA autonomes capables d'effectuer des tâches multi-étapes avec une intervention manuelle minimale. En définissant des profils d'agents dans des fichiers de configuration YAML simples, les développeurs peuvent spécifier des API, des outils et des modules de mémoire pour des tâches telles que la récupération de données, l'analyse et l'orchestration de pipelines. Dive gère le contexte, l'état et l'ingénierie des prompts, permettant des flux de travail flexibles avec gestion d'erreurs intégrée et journalisation. Son architecture modulaire supporte une large gamme de modèles linguistiques et de systèmes de récupération, facilitant la constitution d'agents pour l'automatisation du service client, la génération de contenu et les processus DevOps. Le cadre évolue de la prototype à la production, offrant des commandes CLI et des points de terminaison API pour une intégration transparente dans des systèmes existants.
  • Une suite d'agents IA utilisant LangChain pour simuler des rôles comme barista, caissier et manager dans un café.
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    Qu'est-ce que Coffee-Shop-AI-Agents ?
    Coffee-Shop-AI-Agents est un cadre open-source pour construire et déployer des agents IA spécialisés automatisant les fonctions clés des cafés. En exploitant LangChain et les modèles OpenAI, le projet propose des agents modulaires, y compris un agent barista qui gère les commandes complexes, recommande des personnalisations et gère la disponibilité des ingrédients. L'agent caissier traite les paiements, délivre des reçus numériques et suit les métriques de vente. Un agent manager génère des prévisions d'inventaire, suggère des calendriers de réapprovisionnement et analyse les performances. Avec des invites et des configurations de pipeline personnalisables, les développeurs peuvent adapter rapidement les agents aux politiques et aux menus spécifiques de leur boutique. Le dépôt inclut des scripts de configuration, des intégrations API et des workflows exemples pour simuler des interactions clients réalistes et des analytics opérationnels dans un environnement convivial.
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