CodeProject.AI Server

CodeProject.AI Server

Anderer Quellcode

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CodeProject.ai Server

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Ein eigenständiger, selbst gehosteter, schneller, freier und Open-Source-Microserver für jede Plattform, jede Sprache. Es kann lokal installiert werden, benötigt kein Außenverteidiger oder keine Netzwerkdatenübertragung und ist einfach zu bedienen.

Unterstützte Plattformen


Fenster	macos	macOS arm64	Ubuntu / Debian	Raspberry Pi Arm64	Docker	Visual Studio 2019+	Visual Studio Code

Warum

KI -Programmierung ist etwas, worüber sich jeder einzelne Entwickler bewusst sein sollte. Wir wollten ein lustiges Projekt, mit dem wir Entwicklern unterrichten und sie in die KI einbeziehen können. Wir werden CodeProject.ai als Fokus für Artikel und Erkundungen verwenden, um es lustig und schmerzlos zu machen, KI -Programmierung zu lernen.
Wir haben es satt, gegen Versionen und Bibliotheken und Modelle zu kämpfen und von winzigen nervigen Dingen auf jedem Schritt des Weges blockiert zu werden. Also haben wir das zusammengestellt, damit wir Ihnen die Frustration ersparen können. Wir kümmern uns um die Haushaltsführung, Sie konzentrieren sich auf den Code.
Wir haben uns auch satt, sich für potenziell teure Dienste für KI -Funktionen anzumelden. Dies ist etwas, was wir brauchen, und durch das Teilen können Sie es vielleicht auch verwenden und hoffentlich Ihre eigenen Module und Verbesserungen auf dem Weg hinzufügen.

Schnitt auf die Verfolgungsjagd: Wie spiele ich damit?

1: Laufen und Spielen mit den Funktionen

Download the latest version , install, and launch the shortcut to the server's dashboard on your desktop.
Auf dem Armaturenbrett befindet sich oben und in der Mitte ein Link zum CodeProject.ai Explorer. Öffne das und spiele!

2: Laufen und Debuggen des Code

Klonen Sie das CodeProject.ai-Server-Repository.
Stellen Sie sicher, dass Sie Visual Studio Code oder Visual Studio 2019+ installiert haben.
Führen Sie das Setup -Skript in /devOps /installieren aus
Ziehen Sie optional alle CodeProject.ai -Module durch, indem Sie das Skript clone_repos in /devOps /installieren
Debuggen Sie die Front-End-Serveranwendung (siehe Hinweise unten, aber sie ist einfach)

Wie benutze ich es in meiner Anwendung?

Hier ist ein Beispiel für die Verwendung der API zur Szenenerkennung mit einem einfachen JavaScript -Aufruf:

 < html >
< body >
Detect the scene in this file: < input id =" image " type =" file " />
< input type =" button " value =" Detect Scene " onclick =" detectScene(image) " />

< script >
function detectScene ( fileChooser ) {
    var formData = new FormData ( ) ;
    formData . append ( 'image' , fileChooser . files [ 0 ] ) ;

    fetch ( 'http://localhost:32168/v1/vision/detect/scene' , {
        method : "POST" ,
        body : formData
    } )
    . then ( response => {
        if ( response . ok ) response . json ( ) . then ( data => {
            console . log ( `Scene is ${ data . label } , ${ data . confidence } confidence` )
        } ) ;
    } ) ;
}
</ script >
</ body >
</ html >

Sie können den CodeProject.AI -Installationsprogramm (oder nur einen Link zur neuesten Version des Installationsprogramms) in Ihre eigenen Apps und Installateure und Voila aufnehmen. Sie haben eine KI -fähige App.

Was beinhaltet es?

CodeProject.ai enthält

Ein HTTP -REST -API -Server. Der Server hört auf Anfragen von anderen Apps zu, übergibt sie zur Verarbeitung an die Backend -Analysedienste und gibt dann die Ergebnisse an den Anrufer weiter. Es läuft als einfacher, selbsthaltiger Webdienst auf Ihrem Gerät.
Backend Analysis services . Das Gehirn des Betriebs befindet sich in den Analysediensten, die hinter der API vorderen API sitzen. Alle Datenverarbeitung erfolgt auf der aktuellen Maschine. Keine Anrufe in die Cloud und keine Daten, die das Gerät verlassen.
The Source Code , naturally.

Was kann es tun?

Es kann jedes KI -Modul ausführen, die Ihre Fantasie und Geduld erzeugen können. Aktuelle Module umfassen

Generative KI: LLMs für Textgenerierung, Text-zu-Image und multi-modaler LLMs (zB "Sagen Sie mir, was auf diesem Bild ist")
Objekterkennung in Bildern, einschließlich der Verwendung benutzerdefinierter Modelle
Gesichter Erkennung und Erkennungsbilder
Szenenerkennung in einem Bild dargestellt
Entfernen Sie einen Hintergrund aus einem Bild
Verwischen einen Hintergrund von einem Bild
Verbessern Sie die Auflösung eines Bildes
Ziehen Sie die wichtigsten Sätze im Text heraus, um eine Textzusammenfassung zu erstellen
Beweisen Sie die Sentiment -Analyse des Textes
Klassifizierung

Wir werden die Funktionsliste ständig erweitern.

Unsere Ziele

To promote AI development and inspire the AI developer community to dive in and have a go. AI ist hier, es ist gefragt und es ist eine große Paradigmenwechsel in der Branche. Ob Sie KI mögen oder nicht, Entwickler schulden es sich selbst, sich mit der Technologie zu experimentieren und sich mit der Technologie vertraut zu machen. Dies ist CodeProject.ai: Eine Demonstration, ein Entdecker, ein Lernwerkzeug sowie eine Bibliothek und ein Dienst, die nicht in der Box verwendet werden können.
To make AI development easy . Es ist nicht so, dass KI -Entwicklung so schwer ist. Es gibt so viele Optionen. Unsere Architektur soll es jeder KI -Implementierung ermöglichen, ein Zuhause in unserem System zu finden und dass unser Service von jeder Sprache aufgerufen werden kann.
To focus on core use-cases . Wir sind absichtlich keine Lösung für alle. Stattdessen sind wir eine Lösung für gemeinsame tägliche Bedürfnisse. Wir werden unserem System Dutzende von Modulen und Zahlen von KI -Funktionen hinzufügen, aber unser Ziel ist immer Klarheit und Einfachheit über eine 100% ige Lösung.
To tap the expertise of the Developer Community . Wir sind keine Experten, aber wir kennen ein oder zwei Entwickler da draußen, die es sind. Die wahre Kraft von CodeProject.ai ergibt sich aus den Beiträgen und Verbesserungen unserer AI -Community.

Unterstützte Entwicklungsumgebungen

Diese aktuelle Version funktioniert am besten mit Visual Studio Code unter Windows 10+. Ubuntu 22.04+, Debian und MacOS (sowohl Intel als auch Apple Silicon). Die Unterstützung von Visual Studio 2019+ ist für Windows 10+ enthalten.

Die aktuelle Version bietet CPU auf jeder Plattform, DirectML unter Windows, CUDA unter Windows und Linux, Unterstützung für Apple Silicon GPUs, Rockchip NPUs und Coral.ai TPUs. Die Unterstützung hängt vom Modul selbst ab.

Wie man Führer

Installieren Sie CodeProject.ai auf Ihrem Computer. Für diejenigen, die CodeProject.ai in Home Assist oder Blue Iris integriert haben
Einrichten der Entwicklungsumgebung (Spoiler: Es ist einfach!)
Laufen in Docker
Probleme einrichten oder installieren? Siehe gemeinsame Fehler

Ich werde das den Dokumenten hinzufügen: