CodeProject.AI Server

codeProject.ai เซิร์ฟเวอร์

ดาวน์โหลดเวอร์ชันล่าสุด

Microserver ปัญญาประดิษฐ์แบบสแตนด์อโลนเป็นโฮสต์ตนเองรวดเร็วฟรีและโอเพ่นซอร์สสำหรับแพลตฟอร์มใด ๆ ทุกภาษา สามารถติดตั้งได้ในเครื่องไม่จำเป็นต้องใช้นอกอุปกรณ์หรือการถ่ายโอนข้อมูลเครือข่ายและใช้งานง่าย

แพลตฟอร์มที่รองรับ

หน้าต่าง	แม็กอส	macos arm64	Ubuntu / Debian	Raspberry Pi Arm64	นักเทียบท่า	สตูดิโอภาพ 2019+	สตูดิโอภาพ รหัส

ทำไม

1. การเขียนโปรแกรม AI เป็นสิ่งที่นักพัฒนาทุกคนควรระวัง เราต้องการโครงการสนุก ๆ ที่เราสามารถใช้เพื่อช่วยสอนนักพัฒนาและให้พวกเขามีส่วนร่วมใน AI เราจะใช้ codeproject.ai เป็นจุดสนใจสำหรับบทความและการสำรวจเพื่อให้สนุกและไม่เจ็บปวดในการเรียนรู้การเขียนโปรแกรม AI

2. เราป่วยจากการต่อสู้เวอร์ชันและห้องสมุดและโมเดลและถูกบล็อกโดยสิ่งเล็ก ๆ น้อย ๆ ที่น่ารำคาญทุกขั้นตอน ดังนั้นเราจึงรวบรวมสิ่งนี้ไว้ด้วยกันเพื่อให้คุณสามารถช่วยคุณได้ เราจะดูแลทำความสะอาดคุณมุ่งเน้นไปที่รหัส

3. นอกจากนี้เรายังเบื่อที่จะลงทะเบียนเพื่อรับบริการที่มีราคาแพงสำหรับฟังก์ชั่น AI นี่คือสิ่งที่เราต้องการและโดยการแบ่งปันบางทีคุณสามารถใช้มันได้เช่นกันและหวังว่าจะเพิ่มโมดูลและการปรับปรุงของคุณเองไปพร้อมกัน

ตัดการไล่ล่า: ฉันจะเล่นกับมันได้อย่างไร?

1: วิ่งและเล่นกับคุณสมบัติ

1. ดาวน์โหลดเวอร์ชันล่าสุด ติดตั้งและเปิดทางลัดไปยังแผงควบคุมของเซิร์ฟเวอร์บนเดสก์ท็อปของคุณ
2. บนแดชบอร์ดด้านบนและตรงกลางเป็นลิงค์ไปยัง codeproject.ai explorer เปิดและเล่น!

2: การเรียกใช้และการดีบักรหัส

1. โคลน CodeProject.ai-server repository
2. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณติดตั้ง Visual Studio Code หรือ Visual Studio 2019+
3. เรียกใช้สคริปต์การตั้งค่าใน /devops /การติดตั้ง
4. เลือกดึงโมดูล codeproject.ai ทั้งหมดโดยเรียกใช้สคริปต์ clone_repos ใน /devops /ติดตั้ง
5. ดีบักแอปพลิเคชันเซิร์ฟเวอร์ส่วนหน้า (ดูหมายเหตุด้านล่าง แต่มันง่าย)

ฉันจะใช้มันในแอปพลิเคชันของฉันได้อย่างไร?

นี่คือตัวอย่างของการใช้ API สำหรับการตรวจจับฉากโดยใช้การโทร JavaScript อย่างง่าย:

 < 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 >

คุณสามารถรวมตัวติดตั้ง codeproject.ai (หรือเพียงแค่ลิงก์ไปยังตัวติดตั้งเวอร์ชันล่าสุด) ในแอพและตัวติดตั้งและ voila ของคุณเองคุณมีแอพที่เปิดใช้งาน AI

มันรวมอะไร?

codeproject.ai รวมถึง

1. เซิร์ฟเวอร์ HTTP REST API เซิร์ฟเวอร์รับฟังคำขอจากแอพอื่น ๆ ส่งผ่านไปยังบริการวิเคราะห์แบ็กเอนด์สำหรับการประมวลผลจากนั้นส่งผลลัพธ์กลับไปยังผู้โทร มันทำงานเป็นบริการเว็บที่มีตัวเองอย่างง่ายบนอุปกรณ์ของคุณ
2. บริการวิเคราะห์แบ็กเอนด์ สมองของการดำเนินการอยู่ในบริการวิเคราะห์ที่อยู่ด้านหลัง API ส่วนหน้า การประมวลผลข้อมูลทั้งหมดทำบนเครื่องปัจจุบัน ไม่มีการโทรไปยังคลาวด์และไม่มีข้อมูลที่ออกจากอุปกรณ์
3. ซอร์สโค้ด ตามธรรมชาติ

ทำอะไรได้บ้าง?

มันสามารถเรียกใช้โมดูล AI ใด ๆ จินตนาการและความอดทนของคุณสามารถสร้างได้ โมดูลปัจจุบันรวมถึง

• Generative AI: LLMs สำหรับการสร้างข้อความ, ข้อความเป็นภาพและ LLM แบบหลายรูปแบบ (เช่น "บอกฉันว่ามีอะไรอยู่ในภาพนี้")))
• การตรวจจับวัตถุในภาพรวมถึงการใช้แบบจำลองที่กำหนดเอง
• ใบหน้าตรวจจับและรับรู้ภาพ
• การจดจำฉากที่แสดงในภาพ
• ลบพื้นหลังออกจากภาพ
• เบลอพื้นหลังจากภาพ
• เพิ่มความละเอียดของภาพ
• ดึงประโยคที่สำคัญที่สุดในข้อความเพื่อสร้างข้อความสรุป
• พิสูจน์การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นเกี่ยวกับข้อความ
• การจำแนกเสียง

เราจะขยายรายการคุณสมบัติอย่างต่อเนื่อง

เป้าหมายของเรา

1. เพื่อส่งเสริมการพัฒนา AI และสร้างแรงบันดาลใจให้ชุมชนนักพัฒนา AI ในการดำน้ำและไป AI อยู่ที่นี่มันเป็นที่ต้องการและเป็นการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ที่ยิ่งใหญ่ในอุตสาหกรรม ไม่ว่าคุณจะชอบ AI หรือไม่นักพัฒนาก็เป็นหนี้ตัวเองในการทดลองและทำความคุ้นเคยกับเทคโนโลยี นี่คือ codeproject.ai: การสาธิตนักสำรวจเครื่องมือการเรียนรู้และห้องสมุดและบริการที่สามารถใช้นอกกรอบได้
2. เพื่อให้การพัฒนา AI เป็นเรื่องง่าย ไม่ใช่ว่าการพัฒนา AI นั้นยาก เป็นเช่นนั้นมีตัวเลือกมากมาย สถาปัตยกรรมของเราได้รับการออกแบบมาเพื่อให้การใช้งาน AI ใด ๆ เพื่อค้นหาบ้านในระบบของเราและเพื่อให้บริการของเราสามารถเรียกได้จากภาษาใด ๆ
3. เพื่อมุ่งเน้นไปที่กรณีการใช้หลัก เราจงใจไม่ได้เป็นทางออกสำหรับทุกคน แต่เราเป็นทางออกสำหรับความต้องการทั่วไปต่อวัน เราจะเพิ่มโมดูลและคะแนนความสามารถของ AI หลายสิบรายการในระบบของเรา แต่เป้าหมายของเราคือความชัดเจนและความเรียบง่ายมากกว่าโซลูชัน 100%
4. เพื่อแตะความเชี่ยวชาญของชุมชนนักพัฒนา เราไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ แต่เรารู้จักนักพัฒนาหรือสองคนที่อยู่ที่นั่น พลังที่แท้จริงของ codeproject.ai มาจากการมีส่วนร่วมและการปรับปรุงจากชุมชน AI ของเรา

สภาพแวดล้อมการพัฒนาที่รองรับ

รุ่นปัจจุบันนี้ใช้งานได้ดีที่สุดกับ Visual Studio Code บน Windows 10+ Ubuntu 22.04+, Debian และ MacOS (ทั้ง Intel และ Apple Silicon) การสนับสนุน Visual Studio 2019+ รวมอยู่ใน Windows 10+

รุ่นปัจจุบันให้การสนับสนุน CPU ในแต่ละแพลตฟอร์ม DirectML บน Windows, CUDA บน Windows และ Linux รองรับ Apple Silicon GPU, Rockchip NPU และ Coral.AI TPUs การสนับสนุนขึ้นอยู่กับโมดูลเอง

วิธีการแนะนำ

• การติดตั้ง codeproject.ai บนเครื่องของคุณ สำหรับผู้ที่มี codeproject.ai รวมเข้ากับ Home Assist หรือ Blue Iris
• การตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนา (สปอยเลอร์: ง่าย!)
• ทำงานใน Docker
• การตั้งค่าหรือติดตั้งปัญหา? ดูข้อผิดพลาดทั่วไป

ฉันจะเพิ่มสิ่งนี้ลงในเอกสาร:

การเปลี่ยนแปลงเวอร์ชันล่าสุด: 2.9

• อัปเดตเป็น. NET 9
• สนับสนุน Ubuntu 24.10
• ปรับปรุงการสนับสนุน CUDA 12
• การปรับปรุงการสนับสนุน CUDA ใน Windows และ Linux
• การแก้ไข Windows Arm64 เพิ่มเติม
• MacOS ARM64 เพิ่มเติมแก้ไข
• การแก้ไขการตั้งค่าสภาพแวดล้อม dev ทั่วไป
• แก้ไขสำหรับตัวติดตั้ง Windows เมื่อ WGE หายไป