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python-matter-server

Matter协议WebSocket控制器服务器实现

MatterPython智能家居WebSockets物联网Github开源项目

python-matter-server是一个基于官方Matter SDK的开源项目，实现了WebSocket控制器服务器。该项目提供服务器和客户端功能，主要用于Home Assistant的Matter支持，同时也适用于其他智能家居系统。支持Wi-Fi、以太网和Thread设备，提供安装指南和WebSocket接口。项目包含Python客户端库，便于与Matter设备通信。目前处于活跃开发阶段，持续优化功能和性能。

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介绍相关项目
aiortc - 基于asyncio的Python WebRTC和ORTC库
GithubORTCPythonWebRTCaiortc实时通信开源项目
aiortc是基于asyncio构建的Python WebRTC和ORTC库，提供类似JavaScript的API。支持音频、视频和数据通道交换，与Chrome和Firefox兼容。代码简洁易读，适合学习WebRTC原理和创新开发。支持SDP、ICE、DTLS、SRTP等协议，配备全面测试套件。适合在Python生态系统中开发WebRTC应用的开发者使用。
ws - 轻量级高性能的Node.js WebSocket库
GithubNode.jsWebSocketws实时通信开源项目网络协议
ws是一个轻量级、高性能的Node.js WebSocket库,支持客户端和服务器端实现。该库通过了广泛的测试,兼容最新WebSocket协议,提供简洁API和丰富示例。ws支持消息压缩、客户端认证等功能,适用于构建各类实时Web应用。
pytradfri - Python库实现IKEA Trådfri智能设备控制
GithubIKEAPyTradfriPython库ZigBee开源项目智能家居
pytradfri是一个用于与IKEA Trådfri ZigBee网关通信的Python库，支持控制智能灯具、插座等设备。该库提供网关信息获取、设备属性控制和状态监测等功能。尽管IKEA计划停止网关更新，pytradfri将持续提供安全补丁和错误修复。作为严格类型化的库，pytradfri适用于同步和异步应用开发。
soketi - 开源高性能WebSocket服务器 支持Pusher协议
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soketi是一款开源的高性能WebSocket服务器，兼容Pusher协议。基于uWebSockets.js构建，具有卓越性能和经济优势。支持容器和单体架构部署，实现Pusher协议v7，提供应用级访问控制。适用于本地开发和生产环境，内置监控功能。其简单、快速和可扩展的特性使其成为实时通信的理想选择。
esphome - 智能家居设备开源固件框架
ESPHomeGithub嵌入式系统开源项目智能家居物联网
一款支持ESP8266和ESP32芯片的开源智能家居固件框架，面向物联网设备开发。它提供丰富的配置选项和集成功能，便于开发者快速创建自定义固件，实现智能控制和自动化。支持多种智能家居项目，如传感器、开关和显示器等。该项目提供详细的在线文档，拥有活跃的社区支持和持续的更新维护，适合DIY爱好者和专业开发者使用。
python-whatsapp-bot - 使用Python构建智能WhatsApp机器人实现自动化客户服务
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该项目介绍了使用Python和Flask构建WhatsApp机器人的方法。通过Meta Cloud API发送消息，webhook接收实时消息，并整合OpenAI生成智能回复。项目提供了完整的设置指南、API使用说明、webhook配置和AI集成步骤。适合各级开发者学习如何创建功能强大的WhatsApp自动化系统。
llama-api-server - 开源RESTful API服务器，兼容OpenAI API
AIAPIGithubllama-api-server安装开源项目模型
llama-api-server是一个开源RESTful API服务器，兼容OpenAI API并支持llama和llama2等后端。用户可以通过PyPI下载、配置模型和安全令牌文件后启动服务器。该项目支持广泛的GPT工具和框架，提供详尽的安装及使用指南。其主要功能包括文本完成、嵌入和聊天，并支持参数设置如温度和顶级概率。项目正处于积极开发阶段，未来将添加更多功能和文档。
im-server - 高性能开源即时通讯服务器
Github即时通讯多平台支持实时音视频开源项目野火IM
im-server是野火IM的核心服务，为即时通讯应用提供高性能、安全可靠的后端支持。它采用MQTT和Protobuf协议，支持百万级在线用户和集群部署。该项目具有极高的硬件利用率，支持全平台客户端和四端同时在线。im-server支持国产化和私有部署，提供丰富的API接口，适用于各种复杂网络环境和应用场景。
model_server - 高性能AI模型部署系统 支持多框架和多设备
AI部署GithubOpenVINO Model Server开源项目微服务架构模型推理模型管理
OpenVINO Model Server是一个高性能AI模型部署系统，针对Intel架构优化。支持TensorFlow、PaddlePaddle和ONNX等多种框架，可在不同AI加速器上运行。系统通过gRPC和REST API提供服务，具备模型版本控制、动态输入和DAG调度等功能。适用于边缘计算和云环境，可提高资源利用率和推理效率。该系统还支持Python代码执行、gRPC流式传输和MediaPipe图形服务。OpenVINO Model Server适合微服务架构应用和Kubernetes环境部署，可实现水平和垂直推理扩展。
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GithubKServeModelMesh Serving容器编排开源项目推理服务模型服务管理
ModelMesh Serving是一个开源的机器学习模型管理控制器，用于管理ModelMesh这一通用模型服务管理和路由层。它实现了高效的模型部署、扩展和负载均衡，支持Triton、MLServer和TorchServe等多种主流模型服务运行时。通过自定义ServingRuntime功能，ModelMesh Serving可灵活集成其他模型服务器，为机器学习模型的生产环境部署提供了可靠的解决方案。
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