CodeProject.ai Server
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Un microserver d'intelligence artificielle auto-hébergée, rapide, rapide, libre et open source pour n'importe quelle plate-forme, n'importe quelle langue. Il peut être installé localement, ne nécessite pas de transfert de données hors réseau ou hors réseau, et est facile à utiliser.
Plates-formes prises en charge
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| Fenêtre | macos | macOS Arm64 | Ubuntu / Debian | Raspberry Pi Arm64 | Docker | Visual Studio
2019+ | Visual Studio
Code |
Pourquoi
La programmation AI est quelque chose dont chaque développeur doit être conscient. Nous voulions un projet amusant que nous pourrions utiliser pour aider à enseigner aux développeurs et à les impliquer dans l'IA. Nous utiliserons CodeProject.ai comme un objectif pour les articles et l'exploration pour le rendre amusant et indolore à apprendre la programmation de l'IA.
Nous en avons eu marre de lutter contre les versions et les bibliothèques et les modèles et d'être bloqués par de minuscules choses ennuyeuses à chaque étape. Nous avons donc mis en place ceci afin que nous puissions vous sauver la frustration. Nous nous occuperons de l'entretien ménager, vous vous concentrez sur le code.
Nous avons également eu de marques de devoir nous inscrire à des services potentiellement coûteux pour les fonctionnalités de l'IA. C'est quelque chose dont nous avons besoin, et en partageant, vous pouvez peut-être l'utiliser également, et j'espère ajouter vos propres modules et améliorations en cours de route.
Coup To the Chase: Comment jouer avec?
1: courir et jouer avec les fonctionnalités
- Téléchargez la dernière version , installez et lancez le raccourci sur le tableau de bord du serveur sur votre bureau.
- Sur le tableau de bord, en haut et au centre, un lien vers l'explorateur codeproject.ai. Ouvrez cela et jouez!
2: exécuter et déboguer le code
- Clone le référentiel codeproject.ai-server.
- Assurez-vous que Visual Studio Code ou Visual Studio 2019+ a installé.
- Exécutez le script de configuration dans / DevOps / Installer
- Tirez éventuellement tous les modules CodeProject.ai en exécutant le script Clone_Repos dans / DevOps / Installer
- Déboguez l'application du serveur frontal (voir les notes ci-dessous, mais c'est facile)
Comment l'utiliser dans mon application?
Voici un exemple d'utilisation de l'API pour la détection de scène à l'aide d'un appel JavaScript simple:
< 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 > Vous pouvez inclure le programme d'installation de codeproject.ai (ou simplement un lien vers la dernière version du programme d'installation) dans vos propres applications et installateurs et tour est joué, vous avez une application compatible AI.
Qu'est-ce que cela inclut?
Codeproject.ai comprend
- Un serveur API HTTP REST. Le serveur écoute les demandes d'autres applications, les transmet aux services d'analyse backend pour le traitement, puis transmet les résultats à l'appelant. Il fonctionne comme un service Web autonome simple sur votre appareil.
- Services d'analyse backend . Le cerveau de l'opération est dans les services d'analyse assis derrière l'API frontal. Tout le traitement des données est effectué sur la machine actuelle. Aucun appel au cloud et aucune donnée ne laissant l'appareil.
- Le code source , naturellement.
Que peut-il faire?
Il peut exécuter n'importe quel module d'IA que votre imagination et votre patience peuvent créer. Les modules actuels incluent
- AI génératif: LLMS pour la génération de texte, le texte à l'image et les LLM multimodales (par exemple "Dites-moi ce qu'il y a dans cette image")
- Détection d'objets dans les images, y compris en utilisant des modèles personnalisés
- Face les images de détection et de reconnaissance
- Reconnaissance de scène représentée dans une image
- Supprimer un arrière-plan d'une image
- Blur un arrière-plan d'une image
- Améliorer la résolution d'une image
- Sortez les phrases les plus importantes dans le texte pour générer un résumé de texte
- Prouver l'analyse des sentiments sur le texte
- Classification saine
Nous élargirons constamment la liste des fonctionnalités.
Nos objectifs
- Promouvoir le développement de l'IA et inspirer la communauté des développeurs d'IA à plonger et à essayer. L'IA est là, elle est en demande, et c'est un énorme changement de paradigme dans l'industrie. Que vous aimiez l'IA ou non, les développeurs doivent à eux-mêmes d'expérimenter et de se familiariser avec la technologie. Il s'agit de codeproject.ai: une démonstration, un explorateur, un outil d'apprentissage et une bibliothèque et un service qui peuvent être utilisés hors de la boîte.
- Pour faciliter le développement de l'IA . Ce n'est pas que le développement de l'IA est si difficile. C'est qu'il y en a, tant d'options. Notre architecture est conçue pour permettre à toute implémentation d'IA de trouver une maison dans notre système et pour que notre service soit appelée à partir de n'importe quelle langue.
- Pour se concentrer sur les cas d'utilisation de base . Nous ne sommes délibérément pas une solution pour tout le monde. Au lieu de cela, nous sommes une solution pour les besoins courants quotidiens. Nous ajouterons des dizaines de modules et de scores de capacités d'IA à notre système, mais notre objectif est toujours la clarté et la simplicité sur une solution à 100%.
- Pour exploiter l'expertise de la communauté des développeurs . Nous ne sommes pas des experts mais nous connaissons un développeur ou deux qui le sont. Le vrai pouvoir de CodeProject.ai provient des contributions et des améliorations de notre communauté d'IA.
Environnements de développement pris en charge
Cette version actuelle fonctionne mieux avec le code Visual Studio sur Windows 10+. Ubuntu 22.04+, Debian et MacOS (Intel et Apple Silicon). La prise en charge de Visual Studio 2019+ est incluse pour Windows 10+.
La version actuelle prend en charge le CPU sur chaque plate-forme, DirectML sur Windows, Cuda sur Windows et Linux, prise en charge des GPU de silicium Apple, RockChip NPUS et Coral.ai TPUS. Le support dépend du module lui-même.
Comment guides
- Installation de codeproject.ai sur votre machine. Pour ceux qui ont codeproject.ai intégrés à Home Assist ou Blue Iris
- Configuration de l'environnement de développement (Spoiler: c'est facile!)
- Courir dans Docker
- Des problèmes de configuration ou d'installation? Voir les erreurs communes
Je vais ajouter ceci aux documents:
Dernières modifications de la version: 2.9
- Mis à jour vers .net 9
- Support pour Ubuntu 24.10
- Amélioration du support CUDA 12
- Améliorations de la prise en charge de CUDA dans Windows et Linux
- D'autres correctifs Windows ARM64
- D'autres correctifs macOS ARM64
- Correctifs de configuration de l'environnement de développement
- Correction de l'installateur Windows lorsque WGET est manquant
