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pipeless

开源框架,简化计算机视觉应用开发和部署

Pipeless是一个开源框架,旨在简化计算机视觉应用的开发和部署过程。该框架自动化处理代码并行化、多媒体管道和内存管理等复杂任务,加速实时应用开发。Pipeless采用模块化设计,支持动态组合处理阶段和多种推理运行时,可部署于边缘设备和云端。通过简化开发流程,Pipeless有效提升了计算机视觉项目的开发效率。

VideoPipe - 跨平台的视频分析和结构化解决方案
GithubVideoPipe开源项目深度学习行为分析视频分析视频结构化
VideoPipe 是一个用 C++ 编写的开源视频分析和结构化框架,依赖少且易于上手。适用于视频结构化、图片搜索、人脸识别、交通和安防领域的行为分析。支持多种视频流协议和解码方式,集成深度学习和传统图像算法,具备目标检测、图像分类、特征提取等功能。插件化设计允许根据需求灵活组合,适用于多种平台,性能优良,广泛适用于各类应用场景。
Pipeless Agents - 视觉AI平台,三步创建代理实现智能视频分析
AI代理AI工具自动化视频处理计算机视觉隐私保护
Pipeless Agents是一个创新的计算机视觉平台,通过简单的三步流程实现视觉AI代理的创建。平台支持多种视频输入源,自动提取结构化数据和事件,并允许用户自定义代理逻辑。这使得Pipeless Agents能够应用于工业安全、办公管理、家庭自动化和智慧城市等多个领域。该平台还特别注重数据隐私和安全,提供无录像处理、自定义区域分析和端到端加密等功能,确保用户数据的安全性。
thepipe - 全能多模态数据提取API 为LLM开发赋能
APIGithubLLM接口thepi.pe多模态数据提取开源项目文档处理
thepipe是一款多功能API,支持从PDF、网页、视频等多种来源提取markdown、表格和图像数据。该工具与GPT-4等视觉语言模型兼容,可轻松集成各类LLM和向量数据库。thepipe具备AI驱动的文件类型识别、版面分析和结构化数据提取能力,为多模态LLM开发提供综合支持。开发者可选择云端服务或本地部署方式使用。
flowpipe - 将DevOps工作流自动化,连接云服务、人员、系统和数据
DevOpsFlowpipeGithubpipeline工作流开源项目自动化
Flowpipe是一个面向DevOps的工作流自动化平台。它通过管道功能执行HTTP调用、收集输入、发送消息和运行查询等任务。Flowpipe利用触发器基于webhook、查询或定时任务自动化工作流。作为代码驱动平台,它支持版本控制和模块化,适应现代开发需求。Flowpipe提供丰富的库模块,支持AWS、Azure、GCP等多种云服务和工具。
OpenPipe - 开源模型微调和托管平台,兼容多种LLM
GPT-3.5GithubMistralOpenPipe开源项目模型微调模型托管
OpenPipe是一个开源平台,专注于通过昂贵的大型语言模型(LLM)对小型模型进行微调,满足特定需求。平台支持OpenAI和微调模型间的无缝切换,提供强大的日志查询和模型评估功能,用户可轻松导入数据集并优化模型性能。支持Python和TypeScript SDK,兼容OpenAI聊天完成端点,提供GPT 3.5、Mistral、Llama 2等多种模型的微调和托管服务。
Pipe - Python数据处理的中缀编程工具包
GithubPipePython函数式编程开源项目惰性求值迭代器
Pipe是一个Python模块,提供类似Shell的中缀语法编程能力。通过管道操作符'|'连接数据处理函数,实现高效的数据处理流程。该工具支持惰性求值、函数别名和部分初始化,内置多种数据操作函数如过滤、映射、分组等。Pipe允许创建自定义管道函数,适用于处理大型数据集和复杂数据流,有助于提高代码可读性和可维护性。
mediapipe - 支持在移动、Web、桌面、边缘设备和物联网中集成机器学习功能的平台
GithubMediaPipe人工智能开源项目机器学习跨平台
MediaPipe为开发者提供了一个平台,支持在移动、Web、桌面、边缘设备和物联网中集成机器学习功能。通过跨平台API和预训练模型,可快速部署和定制AI解决方案。MediaPipe还包含模型定制工具和浏览器内的可视化评估工具,支持高效开发和迭代。欢迎访问Google官方文档了解更多,并参与社区交流和贡献。
PowerPipe - 简化.NET复杂工作流构建的流式接口库
.NET库GithubPowerPipe工作流构建开源项目流畅接口管道可视化
PowerPipe是一个功能丰富的.NET库,通过流式接口简化复杂工作流的构建。该库提供轻量级设计、条件步骤、并行执行和嵌套管道等特性,支持依赖注入,减少样板代码。PowerPipe还集成了错误处理、步骤补偿机制和工作流可视化工具,有助于开发者更高效地管理复杂工作流程。
pipewire - 开源多媒体流处理框架
GithubPipeWire多媒体管道开源项目服务器API视频处理音频处理
PipeWire是一个开源的多媒体服务器和API,用于处理音视频流。它支持视频捕获、多路复用和音视频处理图生成。PipeWire兼容ALSA、JACK和PulseAudio,可与现有应用程序集成。它提供灵活的配置选项,支持低延迟音频,并包含用于系统监控和调试的工具。PipeWire旨在为Linux系统提供统一的多媒体处理框架。
screenpipe - 全天候屏幕和音频数据捕获,用户数据安全自主控制
Githubscreenpipe屏幕捕捉开源开源项目插件系统音频捕捉
Screenpipe 提供全天候的屏幕和音频捕获解决方案,支持个性化AI构建,安全、开源,用户数据自主控制。兼容多个操作系统(Windows、Linux、macOS),具备多种捕获功能和STT转写。支持多种安装方式,包括CLI、付费桌面应用、免费开源桌面应用和Rust/WASM库。插件系统便于在Rust环境中运行沙盒代码。最新功能涵盖多显示器捕获、完美的音频兼容以及原生的苹果和Windows OCR。
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