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aiostream

基于生成器的异步流处理库

aiostream是一个Python异步流处理库,提供基于生成器的异步迭代操作。该库支持流操作符的管道化组合、重复执行和安全迭代,简化了异步数据处理流程。aiostream包含创建、转换、选择和组合等多种类型的操作符,可满足复杂的异步数据处理需求。作为异步编程工具,aiostream为开发者提供了灵活高效的异步迭代方案。

ControlFlow - 构建和管理AI工作流的Python框架
AI工作流ControlFlowGithubLangChainPrefect 3.0Pydantic开源项目
ControlFlow是一个Python框架,用于构建和管理AI工作流。它提供结构化的方法来定义任务并将其分配给特定的AI代理,确保每个步骤的透明和可控。通过组合任务形成复杂流程,用户能够创建符合需求的AI生成内容。ControlFlow支持多代理协作、生态系统集成和系统可观察性,适用于对稳定性和维护性有高要求的AI应用开发。
libuv - 跨平台高性能异步I/O库
GithubNode.jslibuv事件循环多平台支持开源项目异步I/O
libuv是一个专注于异步I/O的跨平台支持库,最初为Node.js开发,现已被Julia、uvloop等多个项目采用。它提供全功能事件循环、异步TCP和UDP套接字、DNS解析、文件系统操作、IPC通信等功能。libuv支持epoll、kqueue、IOCP等多种I/O模型,并具备线程池、信号处理、高精度时钟等特性。该库采用MIT许可证,为开发者提供稳定的ABI和详细文档。
StreamPot - 开源媒体处理框架 简化应用内视频转换
GithubStreamPot媒体转换客户端库开源项目视频处理
StreamPot是一个开源的媒体处理框架,为应用程序提供媒体转换功能。它支持视频裁剪、音频提取和格式转换等操作。开发者可通过API轻松集成媒体处理功能,适用于工作流程中需要媒体转换的项目。StreamPot提供本地部署和托管版本两种使用方式,目前仍处于早期开发阶段。
oneflow - 用户友好且高效扩展的深度学习框架
CUDA支持GithubOneFlowPyTorch API分布式训练开源项目深度学习框架
OneFlow是一款深度学习框架,提供类似PyTorch的API,支持n维并行执行的全局张量以及图编译器用于加速和部署模型。最新版本1.0.0已发布,兼容Linux和多个Python版本。用户可以通过Docker或Pip轻松安装,并利用丰富的文档和模型库快速上手,适合大型变压器模型的并行训练和计算机视觉任务。
kotlinx-io - 多平台Kotlin IO原语库
BufferGithubIO库Kotlinkotlinx-io多平台开源项目
kotlinx-io是一个多平台Kotlin IO库,提供基本的输入输出原语。该库基于Buffer实现,支持读写多种数据类型,包括Source和Sink接口以及ByteString。kotlinx-io支持JVM、JS和Native等多个平台,提供了Buffer、Source、Sink等核心组件。它可用于网络通信、文件操作、数据序列化等多种IO密集型任务。此外,kotlinx-io还提供实验性的文件系统支持。这个库适用于多种IO场景,目前处于Alpha阶段。
flow-forecast - 开源时间序列深度学习框架,支持最新模型和云端集成
Flow ForecastGithubtransformer开源开源项目时间序列预测深度学习
Flow Forecast 是一个开源时间序列预测深度学习框架,提供最新的Transformer、注意力模型、GRU等技术,并具有易于理解的解释指标、云集成和模型服务功能。该框架是首个支持Transformer模型的时间序列框架,适用于流量预测、分类和异常检测。
nextjs-openai - OpenAI流数据集成方案,优化Next.js开发体验
API路由GithubOpenAInextjs-openai前端工具开源项目数据流
本项目提供hooks和组件,帮助开发者轻松将OpenAI流数据集成到Next.js项目中。使用useBuffer和useTextBuffer加载增量数据,通过StreamingText和StreamingTextURL组件实现流数据渲染。项目兼容API Routes,支持Edge Runtime和Node环境,简化网络请求处理,提高开发效率。
axflow - 模块化的TypeScript自然语言处理开发框架
AI应用开发AxflowGithubTypeScript开源项目框架自然语言处理
Axflow是一款模块化的TypeScript框架,用于开发强大的自然语言处理应用。其模块化设计支持逐步采用,形成完整的AI开发解决方案。主要模块包括无依赖SDK、数据连接框架和LLM质量评估工具。此外,Axflow还在开发高效数据处理、模型服务和微调库。Axflow旨在简化LLM操作,为开发者提供灵活和高效的TypeScript AI开发体验。
instill-core - 一款用于数据、模型和管道编排的全栈 AI 基础设施工具
AI基础设施GithubInstill CloudInstill Core开源项目数据管道模型编排
探索instill-core,该全栈AI基础架构工具旨在简化AI驱动应用的数据、模型及数据流水线编排。了解更多详情,请参阅官方文档。
cwl-airflow - 轻量级工作流管理器实现Apache-Airflow与CWL的集成
Apache-AirflowCWL-AirflowGithubPython包工作流管理开源项目管道管理
cwl-airflow是一个扩展Apache-Airflow 2.1.4功能的Python包,支持Common Workflow Language (CWL) v1.1。这个轻量级管道管理器可将CWL工作流无缝集成到Airflow环境中,提供卓越的性能和易用性。项目兼容Python 3.7,使用Apache 2.0许可证,并在GitHub上持续维护。安装便捷,可通过pip获取最新或特定版本。完整文档托管在ReadTheDocs平台,为用户提供全面的使用指南。cwl-airflow的优势在于其灵活性和与多种工具的兼容性,为复杂工作流管理提供了高效解决方案。
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