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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。

pipcook - 将JavaScript和机器学习无缝结合的前端工程框架
GithubJavaScriptPipcook前端开源开源项目机器学习
Pipcook是一个面向JavaScript工程师的开源机器学习应用框架,支持前端与机器学习的无缝集成。该框架具备模块化设计,灵活易用,包含机器学习流水线框架、管理工具及JavaScript运行时环境,并通过插件机制支持数据集处理、模型训练、验证和部署。适用于Web工程师学习、训练和优化机器学习模型,通过简便的命令行工具和示例,引导用户快速上手和部署机器学习应用。
openai_pipe - 通过UNIX命令行简化OpenAI交互的实用工具
AI接口GPT3GithubOpenAIPipeRuby库命令行工具开源项目
OpenAIPipe是一个实用的库,通过简单高效的UNIX命令行工具与OpenAI进行交互。功能包括数学运算、数据格式转换和文本生成,无需深厚的编程知识,用户可以快速与OpenAI互动,提升工作效率。适用于开发者和普通用户,安装和设置方便快捷。提供详细文档指导使用。欢迎在GitHub提交bug报告和pull request,社区共建,开源项目,采用MIT许可。
psi - 开源框架助力多模态集成AI系统开发
GithubPlatform for Situated Intelligence人工智能多模态系统开源框架开源项目流数据处理
Platform for Situated Intelligence (\psi)是一个开源框架,专注于多模态集成AI系统的开发和研究。它提供高性能基础设施处理多模态时序流数据,并配备数据可视化、标注和处理工具。\psi包含丰富的组件生态系统,支持各类传感器、处理技术和执行器。该框架适用于开发社交机器人、混合现实系统等应用,尤其擅长处理流式传感器数据、整合多种AI技术,并满足低延迟要求。
pipecat - 开发多模态对话代理的灵活框架
AIGithubPipecat多模态开源项目聊天机器人语音助手
pipecat是一个灵活的框架,用于构建语音和多模态对话代理,适用于个人教练、会议助手、故事讲述玩具、客户支持机器人等应用。通过简单的安装和设置,代理进程可以在本地或云端运行,并支持多种第三方AI服务和传输方式。提供丰富的示例应用和代码片段,帮助开发者快速构建符合特定需求的对话系统。
awesome-pipeline - 数据流水线工具集合 简化复杂工作流程
Github工作流开源项目数据处理框架管道自动化
Awesome Pipeline收录了多种数据流水线工具,包括框架、库和平台。这些工具可帮助构建和优化各类数据处理流程,从简单的线性工作流到分布式计算均有涉及。该项目为不同规模的数据处理需求提供了丰富的开源解决方案。
screen-pipe - 全天候屏幕和音频捕捉,支持个性化AI开发
AGI HouseGithubOllamaRewind.aiRustScreenpipe开源项目
Screenpipe提供全天候屏幕和音频捕捉,支持Ollama,开放且安全,用户完全掌控数据。该项目采用Rust开发,兼容MacOS、Windows和Linux,提供CLI和桌面应用。支持多种语音识别和OCR引擎,为开发者提供强大的工具和API接口。适用于搜索、自动化、分析和个人助手等应用场景,旨在简化开发者工作流程,提高效率。
pipelines - OpenAI API插件框架 实现模块化AI工作流
AI集成GithubOpen WebUIOpenAI APIPipelines开源项目自定义工作流
Pipelines是一个与UI无关的OpenAI API插件框架,支持在兼容OpenAI API规范的客户端上创建模块化工作流。该框架集成了自定义逻辑和Python库,涵盖AI代理到家庭自动化API等多种应用。通过自定义钩子,Pipelines实现了功能调用、RAG、消息监控和速率限制等功能,为AI应用开发提供了灵活的解决方案。
zero-bubble-pipeline-parallelism - 流水线并行算法创新 实现零气泡和内存优化
GithubPipeline ParallelismZero Bubble内存优化开源项目模型训练深度学习
该项目开发了两种新型流水线并行算法:零气泡和可控内存流水线并行。零气泡算法几乎消除了流水线并行的气泡,保持同步语义;可控内存算法显著降低激活内存使用,同时维持或提高吞吐量。项目实现了ZB1P、ZB2P和ZBV等多种调度策略,平衡吞吐量和内存效率。另外,项目还采用优化器后验证等技术来进一步增强性能。
PiPPy - PyTorch模型自动化管道并行工具
GithubPiPPyPyTorchpipeline parallelism并行计算开源项目模型扩展
PiPPy是一个为PyTorch模型提供自动化管道并行功能的开源工具。它通过自动拆分模型代码和处理复杂拓扑结构,简化了管道并行的实现过程。PiPPy支持跨主机并行、与其他并行方案结合,以及多种调度策略。该工具能够帮助研究人员和开发者在不大幅修改原有代码的情况下,实现PyTorch模型的高效扩展。
pipedream - 高效开发者集成平台助力应用连接与工作流自动化
API集成GithubPipedream工作流开源项目自动化集成平台
Pipedream是一个为开发者打造的集成平台,提供免费托管服务以连接应用并开发事件驱动的自动化。该平台集成了1000多个预构建应用,支持多种编程语言,包括Node.js、Python、Golang和Bash。Pipedream的核心功能包括工作流、事件源、操作和自定义代码,使开发者能够快速构建复杂的自动化流程。作为一个低代码平台,Pipedream既强大又灵活,同时具备SOC 2合规性,适合各类开发需求。
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