Outils 社群驅動的開發 simples et intuitifs

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社群驅動的開發

  • 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
  • ExampleAgent est un cadre de modèle pour créer des agents IA personnalisables qui automatisent les tâches via l'API OpenAI.
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    Qu'est-ce que ExampleAgent ?
    ExampleAgent est une boîte à outils axée sur le développement pour accélérer la création d'assistants pilotés par l'IA. Il s'intègre directement aux modèles GPT d'OpenAI pour gérer la compréhension et la génération du langage naturel et propose un système plug-in pour ajouter des outils ou API personnalisés. Le framework gère le contexte de conversation, la mémoire et la gestion des erreurs, permettant aux agents d'effectuer la récupération d'informations, l'automatisation des tâches et des workflows de prise de décision. Avec des modèles de code clairs, une documentation et des exemples, les équipes peuvent rapidement créer des agents spécifiques au domaine pour les chatbots, l'extraction de données, la planification, etc.
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