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integración con Kubernetes

  • Co-Sight é uma estrutura de IA de código aberto que oferece análise de vídeo em tempo real para detecção de objetos, rastreamento e inferência distribuída.
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    O que é Co-Sight?
    Co-Sight é uma estrutura de IA de código aberto que simplifica o desenvolvimento e implantação de soluções de análise de vídeo em tempo real. Ela fornece módulos para ingestão de dados de vídeo, pré-processamento, treinamento de modelos e inferência distribuída em borda e nuvem. Com suporte integrado para detecção de objetos, classificação, rastreamento e orquestração de pipelines, o Co-Sight garante processamento de baixa latência e alta taxa de transferência. Seu design modular integra-se às bibliotecas populares de deep learning e escala facilmente usando Kubernetes. Os desenvolvedores podem definir pipelines via YAML, implantar com Docker e monitorar o desempenho através de um painel web. O Co-Sight permite que os usuários construam aplicações avançadas de visão para vigilância urbana, transporte inteligente e inspeção de qualidade industrial, reduzindo o tempo de desenvolvimento e a complexidade operacional.
    Recursos Principais do Co-Sight
    • Ingestão e pré-processamento de dados de vídeo
    • Orquestração de pipelines via definições YAML
    • Fusão de múltiplos modelos para detecção, rastreamento e classificação
    • Inferência distribuída em edge e na nuvem
    • Implantação escalável com Docker e Kubernetes
    • Painel de monitoramento embutido
  • Estrutura de código aberto para construir chatbots de IA prontos para produção com memória personalizável, busca vetorial, diálogos multi-turno e suporte a plugins.
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    O que é Stellar Chat?
    Stellar Chat capacita equipes a construir agentes de IA conversacionais fornecendo uma estrutura robusta que abstrai interações com LLM, gerenciamento de memória e integrações de ferramentas. Em sua essência, apresenta um pipeline extensível que lida com o pré-processamento de entrada do usuário, enriquecimento de contexto através de recuperação de memória baseada em vetor e invocação de LLM com estratégias de prompt configuráveis. Os desenvolvedores podem conectar soluções populares de armazenamento vetorial como Pinecone, Weaviate ou FAISS, e integrar APIs de terceiros ou plugins personalizados para tarefas como busca na web, consultas a bancos de dados ou controle de aplicações empresariais. Com suporte para saídas em streaming e ciclos de feedback em tempo real, Stellar Chat garante experiências de usuário responsivas. Também inclui modelos iniciais e exemplos de melhores práticas para bots de suporte ao cliente, busca de conhecimento e automação de fluxos internos. Implantado com Docker ou Kubernetes, escala para atender às demandas de produção enquanto permanece totalmente de código aberto sob a licença MIT.
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