DocumentAI-Backend — это легкий бекенд-фреймворк, автоматизирующий извлечение текста, полей форм и структурированных данных из документов. Он обеспечивает REST API для загрузки PDF и изображений, обработки через Google Document AI с резервным OCR и возвращает разобранные результаты в формате JSON. Созданный на Python, FastAPI и Docker, он обеспечивает быструю интеграцию, масштабируемость и возможность настройки с помощью конфигурируемых пайплайнов и промежуточного ПО.

Sys-Agent предоставляет безопасную, самохостящуюся среду, в которой пользователи могут давать команды на естественном языке для выполнения задач на уровне системы. Он подключается к бэкендам ИИ, таким как OpenAI, локальные LLM или другие моделированные сервисы, переводя запросы в команды shell, операции с файлами и проверки инфраструктуры. Пользователи могут настраивать подсказки, определять шаблоны задач, масштабировать через Docker или Kubernetes и расширять функциональность с помощью плагинов. Sys-Agent регистрирует все действия и обеспечивает трассировку для прозрачности и безопасности.

Aladin предоставляет модульную архитектуру, которая позволяет разработчикам определять автономных агентов на базе больших языковых моделей (LLMs). Каждому агенту можно загрузить бекенд памяти (например, SQLite, в памяти), использовать динамические шаблоны подсказок и интегрировать собственные плагины для вызовов внешних API или выполнения локальных команд. В нем есть планировщик задач, разбивающий высокоуровневые цели на последовательные действия, выполняемые по порядку и итерациями на основе откликов LLM. Конфигурация управляется через YAML-файлы и переменные окружения, что делает ее адаптируемой под различные сценарии. Пользователи могут развернуть Aladin через Docker Compose или установкой через pip. CLI и HTTP интерфейсы на базе FastAPI позволяют запускать агентов, отслеживать выполнение и inspecting memory, что облегчает интеграцию с CI/CD пайплайнами, чат-интерфейсами или настраиваемыми панелями.

Cargoship предоставляет упрощенное решение для интеграции ИИ в ваши приложения без необходимости в знаниях в области машинного обучения. Выберите из нашей коллекции открытых ИИ моделей, удобно упакованных в контейнеры Docker. Запустив контейнер, вы можете легко развернуть модели и получить доступ к ним через хорошо документируемый API. Это упрощает разработчикам любого уровня навыков интеграцию сложных ИИ возможностей в их программное обеспечение, тем самым сокращая время разработки и уменьшая сложность.

Chatpad AI — это бесплатный и с открытым исходным кодом чат-интерфейс, который улучшает взаимодействие с ChatGPT. Он предлагает стильную, удобную и сосредоточенную на конфиденциальности среду, позволяя пользователям проводить беседы и создавать запросы без особых усилий. Саморазмещен с использованием Docker, чтобы обеспечить пользователям полный контроль над своими данными. Будь то саморазмещение с пользовательскими конфигурациями или использование развертываний в один клик, Chatpad AI обеспечивает гибкость и простоту использования, что делает его отличным выбором для тех, кто хочет взаимодействовать с ChatGPT безопасным и удобным образом.

ClassiCore-Public предоставляет комплексную среду для создания, оптимизации и развертывания моделей классификации. В нем есть интуитивный конструктор пайплайнов, который обрабатывает загрузку исходных данных, очистку и создание признаков. Встроенное хранилище моделей включает алгоритмы, такие как случайные леса, SVM и архитектуры глубокого обучения. Автоматическая настройка гиперпараметров использует байесовскую оптимизацию для нахождения лучших настроек. Обученные модели можно развернуть как RESTful API или микросервисы с панелями мониторинга для отслеживания показателей в реальном времени. Расширяемые плагины позволяют добавлять собственную предобработку, визуализацию или новые целевые платформы, делая ClassiCore-Public идеальным для промышленных задач по классификации.