分类

Posted in

谷歌开源的跨平台高效序列化库：FlatBuffers_AI阅读总结 — 包阅AI

by baoyueai

包阅导读总结

1. 开源、序列化库、跨平台、内存效率、AI 工具

2. 本文介绍了谷歌的 flatbuffers 序列化库及一些开源项目，包括构建 AI 助手的 phidata、生成图像模型的 automatic、协作平台 argilla 和 AI 搜索引擎 farfalle，涵盖了它们的功能、特性及优势。

3.

– 谷歌 flatbuffers

– 跨平台的序列化库

– 最大内存效率，直接访问序列化数据

– 多种语言和平台支持

– 版本控制

– phidata

– 构建 AI 助手的工具包

– 可添加工具、知识和存储

– 提供服务构建 AI 应用程序

– 有快速启动指南和示例演示

– vladmandic/automatic

– 实现多种扩散生成图像模型

– 支持多后端、多 UI、多模型

– 多平台支持，自动检测和调整

– 优化处理性能，支持多种编译后端

– argilla-io/argilla

– 协作平台

– 支持 AI 工程师和领域专家

– 提高数据和模型迭代效率

– 可创建开源数据库或模型

– rashadphz/farfalle

– 开源 AI 搜索引擎

– 本地或云端运行语言模型

– 支持多种语言模型

– 使用 Next.js 和 FastAPI 构建前后端

思维导图：

文章地址：https://mp.weixin.qq.com/s/a4WXQedyE-6qA4bCYLyoGA

文章来源：mp.weixin.qq.com

作者：帅比柒

发布时间：2024/6/29 17:14

语言：中文

总字数：787字

预计阅读时间：4分钟

评分：81分

标签：

以下为原文内容

本内容来源于用户推荐转载，旨在分享知识与观点，如有侵权请联系删除 联系邮箱 media@ilingban.com

picture

google/flatbuffershttps://github.com/google/flatbuffers

Stars: 22.5k License: Apache-2.0

flatbuffers 是一个跨平台的序列化库，旨在实现最大内存效率。它允许您直接访问序列化数据而无需先进行解析/拆包，同时具有很好的向前/向后兼性。以下是 flatbuffers 项目的主要功能、关键特性核心优势：

  • 内存效率：flatbuffers 通过直接访问序列化数据而不需要解析，实了最大内存效率。
  • 跨语言支持：提供种流行编程语言的代码生成和运行时库。
  • 平台支持：支 Windows、macOS、Linux 和 Android 等多个平台。
  • 版本控制：使用日期格式作为版本号，并确保数据可在不同语言和模式版本间取。

phidatahq/phidatahttps://github.com/phidatahq/phidata

Stars: 10.3k License: MPL-2.0

picture

phidata 是一个使用函数调用构建 AI 助手的工具包。

  • 添加工具（函数）、知识（vectordb）和存储（数据库）
  • 使用 Streamlit、FastApi 或 Django 提供服务来构建您的 AI 应用程序
  • 提供快速启动指南和示例演示应用程序展示了函数调用的优势

vladmandic/automatichttps://github.com/vladmandic/automatic

Stars: 5.3k License: AGPL-3.0

picture

automatic 是一个实现了稳定扩散和其他基于扩散的生成图像模型的高级实现。

  • 支持多个后端，包括 Diffusers 和 Original
  • 支持多种 UI，包括 Standard 和 Modern
  • 支持多种扩散模型，如 Stable Diffusion、SD-XL、LCM 等等
  • 多平台支持，包括 Windows、Linux 和 MacOS 等等，并且具有自动检测和调整功能
  • 优化处理性能，并支持最新的 torch 发展以及多个编译后端：Triton, ZLUDA, StableFast 等等

argilla-io/argillahttps://github.com/argilla-io/argilla

Stars: 3.6k License: NOASSERTION

picture

argilla 是一个协作平台，为需要高质量输出、完全数据所有权和整体效率的 AI 工程师和领域专家提供支持。主要功能、关键特性、核心优势：

  • 通过与数据更互动的方式快速迭代正确的数据和模型，从而提高效率。
  • 可以用于创建开源数据库或者模型，并且有很多案例可以参考。

rashadphz/farfallehttps://github.com/rashadphz/farfalle

Stars: 2.1k License: Apache-2.0

farfalle 是一个开源的 AI 搜索引擎，可以在本地或云端运行语言模型。farfalle 解决的核心问题是提供自托管的本地或云端语言模型搜索引擎。

  • 可以在本地或云端运行 LLM (llama3, gemma, mistral) 语言模型。
  • 使用 Next.js 和 FastAPI 构建前后端。