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.
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.
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:
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.
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.
우리는 여러분이 선호하는 프레임워크를 Hal9과 통합하는 방법을 보여주는 게시물을 적극적으로 게시하고 있습니다. 다음은 이미 사용 가능한 기술 블로그 게시물 중 일부입니다.
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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