Hal생성 앱 생성 및 공유
안녕하세요! 우리는 LLM, 디퓨저 및 기타 AI 모델로 구동되는 애플리케이션을 생성, 배포 및 공유하는 것을 획기적으로 더 간단하게 만들기 위해 Hal9(GitHub)를 구축했습니다. 챗봇, 에이전트, API 또는 생성 앱 등 무엇을 작업하든 Hal9는 엔지니어링 오버헤드를 최소화하여 AI 자체에 집중할 수 있도록 설계되었습니다.
왜 Hal9인가?
대부분의 생성적 AI 프로젝트는 프롬프트 개선, RAG 전략 구현, 모델 최적화와 같은 핵심 AI 작업에 집중하기보다는 인터페이스 구축, 도구 통합, 인프라 관리 등 엔지니어링 과제에 대부분의 시간을 할애하게 됩니다. 공연.
Hal9는 엔지니어링 비용을 대폭 줄여 균형을 유지합니다. stdin 및 stdout과 같은 Unix IO 규칙을 기반으로 구축된 간단하고 가벼운 인터페이스를 제공하므로 복잡한 프레임워크나 배포 워크플로를 배울 필요 없이 AI 혁신에만 전적으로 집중할 수 있습니다.
Hal9를 사용하면 추가 종속성 없이 로컬에서 프로토타입을 제작하고 실행할 수 있으며, 빠른 배포를 위해 무료 온라인 플랫폼을 사용하거나 엔터프라이즈급 솔루션으로 쉽게 확장할 수 있습니다. 또한 자체 환경에서 클라우드 배포를 활성화하거나 기업 고객을 위한 추가 컴퓨팅 리소스를 제공하여 조직을 지원할 수도 있습니다.
Hal9은 방해가 되지 않도록 설계되어 더욱 스마트하고 빠르게 구축하는 데 집중할 수 있습니다.
Hal9이란 무엇입니까?
Hal9은 생성적 AI용으로 특별히 제작된 배포 플랫폼으로, 생성적(LLM 및 디퓨저) 애플리케이션(챗봇, 에이전트, API, 앱)을 몇 초 만에 생성하고 배포할 수 있습니다. 주요 기능:
- 유연함: 모든 라이브러리와 모델을 사용할 수 있습니다.
- 직관성: 앱 프레임워크를 배울 필요 없이 input() 및 print()만 사용하면 됩니다.
- 확장 가능: Docker 및 Kubernetes와 같은 확장 가능한 기술과 앱을 통합하도록 설계되었습니다.
- 강력함: OS 프로세스(stdin, stdout, files)를 앱 계약으로 사용하면 장기 실행 에이전트, 다중 프로그래밍 언어, 복잡한 시스템 종속성 및 안전한 Kubernetes 포드에서 임의 코드 실행이 가능합니다.
- 공개: Hal9 앱의 코드도 오픈 소스이며 우리 저장소에 기여할 수 있도록 공개되어 있습니다.
철학
Python 생태계는 이미 LLM 상호 작용부터 생성 작업에 이르기까지 모든 것을 위한 훌륭한 라이브러리를 제공하고 있다고 믿습니다. Hal9는 이러한 바퀴를 재창조하는 대신 통합된 워크플로에 통합하여 RAG(검색 증강 생성), 미세 조정, 정렬, 훈련과 같은 AI 관련 과제에 집중할 수 있도록 합니다.
Hal9은 프런트엔드 디자인이나 백엔드 통합과 같은 엔지니어링 작업에 얽매이지 않고 AI 앱을 빠르게 실험, 반복 및 배포하려는 개발자에게 적합합니다. 개방형 아키텍처와 간단한 앱 구조 덕분에 협업을 원하는 팀에게도 이상적입니다.
우리의 여정
Hal9은 AI 개발 단순화를 목표로 2021년에 시작했습니다. 처음에는 AI를 D3.js 및 TensorFlow.js와 같은 기술과 결합하는 웹 개발자에 중점을 두었습니다. 로우코드 인터페이스가 인기를 끌었지만 사용자는 이를 원했지만 Python이 지원되었습니다.
2022년에 우리는 코드가 적은 방식에서 한 단계 더 나아가 GPT-3과 같은 LLM을 채택하여 자동 코드 생성을 지향하고 UX를 단순화했습니다. 여러 번의 반복을 거쳐 Hal9은 더 빠르고 쉽게 AI 앱 개발을 가능하게 하는 플랫폼으로 진화했습니다.
자원
우리는 여러분이 선호하는 프레임워크를 Hal9과 통합하는 방법을 보여주는 게시물을 적극적으로 게시하고 있습니다. 다음은 이미 사용 가능한 기술 블로그 게시물 중 일부입니다.
- OpenAI Swarm을 탑재한 Hal9
- NVIDIA NIM을 탑재한 Hal9
- Dagworks와 함께하는 Hal9
- Text-to-SQL용 Hal9
여러분의 생각, 피드백, 아이디어를 알려주세요. Hal9은 제작자 커뮤니티를 만드는 것만큼이나 앱을 만드는 것도 중요합니다.
위 내용은 Hal생성 앱 생성 및 공유의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화
