Soluções リアルタイム推論 sob medida

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リアルタイム推論

  • Oferece um backend FastAPI para orquestração visual baseada em gráficos e execução de fluxos de trabalho de modelos de linguagem na interface do LangGraph GUI.
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    O que é LangGraph-GUI Backend?
    O Backend LangGraph-GUI é um serviço de código aberto FastAPI que alimenta a interface gráfica LangGraph. Ele lida com operações CRUD em nós e arestas do gráfico, gerencia a execução de fluxos de trabalho contra vários modelos de linguagem e retorna resultados de inferência em tempo real. O backend suporta autenticação, registro e extensibilidade para plugins personalizados, permitindo que os usuários prototypes, testem e implantem fluxos de trabalho complexos de processamento de linguagem natural por meio de um paradigma de programação visual, mantendo controle total sobre os pipelines de execução.
    Recursos Principais do LangGraph-GUI Backend
    • APIs de gerenciamento de nós e arestas do gráfico
    • Orquestração visual de execução de fluxos de trabalho
    • Integração de múltiplos modelos LLM
    • Suporte a autenticação e registro
    • Arquitetura de plugins extensível
  • SuperDuperDB integra IA com bancos de dados para inferência e treinamento em tempo real sem costura.
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    O que é SuperDuperDB?
    SuperDuperDB é uma plataforma que aprimora as capacidades de integração de IA com bancos de dados. Ela permite que os desenvolvedores implantem, gerenciem e processem modelos de IA diretamente em seu ambiente de dados usando comandos simples em Python. SuperDuperDB facilita a inferência em tempo real e o treinamento de modelos sem a necessidade de ingestão adicional de dados ou pré-processamento. Além disso, ela integra APIs de IA de forma simples, proporcionando uma experiência contínua para escalar e mover projetos de IA entre diferentes ambientes.
  • OpenNARS é um motor de raciocínio de código aberto que permite inferência em tempo real, revisão de crenças e aprendizado sob condições de incerteza e recursos limitados.
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    O que é OpenNARS?
    OpenNARS baseia-se nos princípios da Lógica Não-Axiomatica, permitindo que o sistema realize dedução, indução e abdução usando pares de valores de verdade que refletem a incerteza. Mantém uma memória baseada em experiências de declarações e recruta dinamicamente regras de inferência com base nos recursos disponíveis, garantindo desempenho robusto em ambientes em tempo real. O mecanismo de revisão de crenças da engine atualiza as confianças à medida que novas informações chegam, melhorando a precisão das decisões. Desenvolvedores podem integrar o OpenNARS via SDKs fornecidos em Java, C++, Python, JavaScript, Dart ou Go, e implantá-lo em desktops, servidores, dispositivos móveis ou sistemas embarcados. Aplicações típicas incluem robótica cognitiva, agentes autônomos e tarefas complexas de resolução de problemas onde a aprendizagem adaptativa e a gestão eficiente do conhecimento são essenciais.
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