CodeProject.Ai servidor
Descargar la última versión
Un microserver de inteligencia artificial independiente, autohostado, rápido, libre y de código abierto para cualquier plataforma, cualquier idioma. Se puede instalar localmente, no se requiere fuera del dispositivo o fuera de la transferencia de datos de red, y es fácil de usar.
Plataformas compatibles
| | | | | | | |
|---|
| Windows | macosa | MacOS ARM64 | Ubuntu / Debian | Raspberry pi Arm64 | Estibador | Visual Studio
2019+ | Visual Studio
Código |
Por qué
La programación de IA es algo de lo que todo desarrollador debe tener en cuenta. Queríamos un proyecto divertido que pudiéramos usar para ayudar a enseñar a los desarrolladores e involucrarlos en la IA. Usaremos CodeProject.Ai como enfoque para artículos y exploración para que sea divertido y indoloro aprender la programación de IA.
Nos cansamos de luchar contra versiones y bibliotecas y modelos y ser bloqueados por pequeñas cosas molestas en cada paso del camino. Así que pusimos esto juntas para poder salvarte la frustración. Nos encargaremos de la limpieza, se centra en el código.
También nos cansamos de necesitar inscribirnos en servicios potencialmente costosos para la funcionalidad de IA. Esto es algo que necesitamos, y al compartir tal vez pueda usarlo también, y con suerte agregar sus propios módulos y mejoras en el camino.
Cortar a la persecución: ¿Cómo juego con él?
1: Correr y jugar con las características
- Descargue la última versión , instale y inicie el acceso directo al tablero del servidor en su escritorio.
- En el tablero, superior y en el centro, hay un enlace al CodeProject.ai Explorer. ¡Abre eso y juega!
2: Ejecutar y depurar el código
- Clone The CodeProject.ai-Server Repository.
- Asegúrese de tener el código Visual Studio o Visual Studio 2019+ instalado.
- Ejecute el script de configuración en /devops /install
- Opcionalmente, extraiga todos los módulos CodeProject.AI ejecutando el script clone_repos en /devops /install
- Depurar la aplicación del servidor front-end (consulte las notas a continuación, pero es fácil)
¿Cómo lo uso en mi aplicación?
Aquí hay un ejemplo del uso de la API para la detección de escenas usando una simple llamada de JavaScript:
< 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 > Puede incluir el instalador CodeProject.AI (o simplemente un enlace a la última versión del instalador) en sus propias aplicaciones e instaladores y VOILA, tiene una aplicación habilitada para AI.
¿Qué incluye?
CodeProject.ai incluye
- Un servidor API REST HTTP. El servidor escucha las solicitudes de otras aplicaciones, las pasa a los Servicios de Análisis de Backend para su procesamiento, y luego pasa los resultados a la persona que llama. Se ejecuta como un simple servicio web autónomo en su dispositivo.
- Servicios de análisis de backend . El cerebro de la operación se encuentra en los servicios de análisis que se encuentran detrás de la API frontal. Todo el procesamiento de datos se realiza en la máquina actual. No hay llamadas a la nube y no hay datos que salgan del dispositivo.
- El código fuente , naturalmente.
¿Qué puede hacer?
Puede ejecutar cualquier módulo de IA que su imaginación y paciencia puedan crear. Los módulos actuales incluyen
- AI generativo: LLM para generación de texto, texto a imagen y LLM multimodal (por ejemplo, "dime qué hay en esta imagen")
- Detección de objetos en imágenes, incluido el uso de modelos personalizados
- Imágenes de detección y reconocimiento de caras
- Reconocimiento de la escena representado en una imagen
- Eliminar un fondo de una imagen
- Difumina un fondo de una imagen
- Mejorar la resolución de una imagen
- Extraiga las oraciones más importantes en el texto para generar un resumen de texto
- Probar el análisis de sentimientos en el texto
- Clasificación de sonido
Estaremos constantemente expandiendo la lista de funciones.
Nuestros objetivos
- Para promover el desarrollo de la IA e inspirar a la comunidad de desarrolladores de IA a sumergirse y probar. AI está aquí, está en demanda, y es un gran cambio de paradigma en la industria. Ya sea que le guste la IA o no, los desarrolladores se deben a sí mismos para experimentar y familiarizarse con la tecnología. Este es CodeProject.ai: una demostración, un explorador, una herramienta de aprendizaje y una biblioteca y servicio que se puede usar fuera de la caja.
- Para facilitar el desarrollo de la IA . No es que el desarrollo de la IA sea tan difícil. Es que hay tantas opciones. Nuestra arquitectura está diseñada para permitir que cualquier implementación de IA encuentre un hogar en nuestro sistema y para que nuestro servicio se pueda llamar desde cualquier idioma.
- Para concentrarse en los casos de uso . Deliberadamente no somos una solución para todos. En cambio, somos una solución para las necesidades comunes del día a día. Agregaremos docenas de módulos y puntajes de capacidades de IA a nuestro sistema, pero nuestro objetivo siempre es claridad y simplicidad en una solución al 100%.
- Para aprovechar la experiencia de la comunidad de desarrolladores . No somos expertos, pero conocemos uno o dos desarrolladores que lo son. El verdadero poder de CodeProject.Ai proviene de las contribuciones y mejoras de nuestra comunidad de IA.
Entornos de desarrollo apoyados
Esta versión actual funciona mejor con el código Visual Studio en Windows 10+. Ubuntu 22.04+, Debian y MacOS (tanto Intel y Apple Silicon). El soporte de Visual Studio 2019+ se incluye para Windows 10+.
La versión actual proporciona soporte para CPU en cada plataforma, DirectML en Windows, CUDA en Windows y Linux, soporte para GPU de Silicon Apple, Rockchip NPUS y Coral.ai TPUS. El soporte depende del módulo en sí.
Cómo guías
- Instalación de CodeProject.ai en su máquina. Para aquellos que tienen CodeProject.Ai integrado con asistencia para el hogar o iris azul
- Configuración del entorno de desarrollo (spoiler: ¡es fácil!)
- Corriendo en Docker
- ¿Configurar o instalar problemas? Ver errores comunes
Agregaré esto a los documentos:
Cambios en la última versión: 2.9
- Actualizado a .NET 9
- Soporte para Ubuntu 24.10
- Soporte mejorado de CUDA 12
- Mejoras al soporte CUDA en Windows y Linux
- Más correcciones de Windows ARM64
- Otras correcciones MacOS ARM64
- Correcciones de configuración del entorno de desarrollo general
- Correcciones para el instalador de Windows cuando falta WGET
