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Outils Streaming de Tokens simples et intuitifs

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Streaming de Tokens

  • Castorice-LLM-Service

    Un cadre de service LLM léger fournissant une API unifiée, support multi-modèle, intégration de base de données vectorielle, streaming et mise en cache.
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    Qu'est-ce que Castorice-LLM-Service ?
    Castorice-LLM-Service fournit une interface HTTP standardisée pour interagir immédiatement avec divers fournisseurs de grands modèles linguistiques. Les développeurs peuvent configurer plusieurs backends, y compris des API cloud et des modèles auto-hébergés, via des variables d’environnement ou des fichiers de configuration. Il supporte la génération augmentée par récupération via une intégration transparente des bases de données vectorielles, permettant des réponses contextualisées. Des fonctionnalités telles que le batch de requêtes optimisent le débit et le coût, tandis que les points de terminaison en streaming fournissent des réponses token par token. La mise en cache intégrée, le RBAC et les métriques compatibles Prometheus permettent un déploiement sécurisé, évolutif et observable en interne ou dans le cloud.
    Fonctionnalités principales de Castorice-LLM-Service
    • API HTTP unifiée pour chat, complétion et embeddings
    • Support multi-modèles backend (OpenAI, Azure, Vertex AI, modèles locaux)
    • Intégration de bases de données vectorielles pour génération augmentée par récupération
    • Batching de demandes et mise en cache
    • Réponses en streaming token par token
    • Contrôle d’accès basé sur les rôles
    • Export de métriques compatible Prometheus

  • ChatStreamAiAgent

    Une bibliothèque Python permettant de créer des agents de chat AI en streaming en temps réel utilisant l’API OpenAI pour des expériences interactives.
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    Qu'est-ce que ChatStreamAiAgent ?
    ChatStreamAiAgent fournit aux développeurs une boîte à outils Python légère pour implémenter des agents de chat IA qui diffusent des tokens au fur et à mesure de leur génération. Il supporte plusieurs fournisseurs de LLM, des hooks d’événements asynchrones et une intégration facile dans des applications web ou console. Avec une gestion intégrée du contexte et des modèles d'invite, les équipes peuvent rapidement prototyper des assistants conversationnels, des bots d’assistance client ou des tutoriels interactifs, tout en fournissant des réponses en temps réel à faible latence.

  • ChainStream

    ChainStream permet la diffusion en continu d'enchaînements de sous-modèles pour de grands modèles linguistiques sur appareils mobiles et de bureau avec support multiplateforme.
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    Qu'est-ce que ChainStream ?
    ChainStream est un cadre d'inférence multiplateforme pour mobiles et ordinateurs qui diffuse en temps réel des sorties partielles des grands modèles linguistiques. Il divise l'inférence LLM en chaînes de sous-modèles, permettant une livraison incrémentielle de tokens et réduisant la latence perçue. Les développeurs peuvent intégrer ChainStream dans leurs applications via une API C++ simple, choisir des backends préférés comme ONNX Runtime ou TFLite, et personnaliser les étapes du pipeline. Fonctionne sur Android, iOS, Windows, Linux et macOS, permettant une véritable chat, traduction ou fonctionnalités d'assistance pilotées par l'IA directement sur l’appareil, sans dépendance serveur.
Vedettes