KitchenAI
KitchenAI ist ein Open-Source-Tool, das die Lücke zwischen KI-Entwicklern, Anwendungsentwicklern und Infrastrukturentwicklern schließt und es einfach macht, mehrere KI-Techniken zu autorisieren, schnell zu testen und zu iterieren.
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Open SourceKünstliche IntelligenzEntwicklerwerkzeuge
Beschreibung
KitchenAI überbrückt die Kluft zwischen KI-Entwicklern, Anwendungsentwicklern und Infrastrukturentwicklern und erleichtert das Erstellen mehrerer KI-Techniken, das schnelle Testen und Iterieren sowie das einfache Erstellen und Teilen von Anwendungen. Es ermöglicht KI-Entwicklern, sich auf ihre Techniken zu konzentrieren, während KitchenAI sich um die Skalierbarkeit kümmert und Jupyter-Notebooks in produktionsbereite Anwendungen umwandelt.
Wie man benutzt KitchenAI?
Um KitchenAI zu verwenden, richten Sie Ihre Umgebung ein, indem Sie Ihren OpenAI-API-Schlüssel exportieren, eine virtuelle Umgebung erstellen und KitchenAI installieren. Starten Sie ein Projekt mit 'kitchenai cook list' und führen Sie den Server mit 'kitchenai init' aus. Sie können auch die API testen und Docker-Container für die Bereitstellung erstellen.
Hauptmerkmale von KitchenAI:
1️⃣
Jupyter-Notebooks sofort in produktionsbereite APIs umwandeln
2️⃣
Nahtlose Integration von KI mit einer Reihe von APIs
3️⃣
Erweiterbares Framework für benutzerdefinierte Rezepte und Plugins
4️⃣
Integrierte Unterstützung für Observability-Plattformen wie Sentry und OpenTelemetry
5️⃣
Schnelle Erstellung von Kochbüchern für eine zügige Entwicklung
Warum könnte verwendet werden KitchenAI?
| # | Anwendungsfall | Status | |
|---|---|---|---|
| # 1 | KI-Entwickler können ihre Techniken schnell testen und iterieren | ✅ | |
| # 2 | Anwendungsentwickler können KI nahtlos in ihre Anwendungen integrieren | ✅ | |
| # 3 | Infrastrukturentwickler können Backends anpassen und Plugins erstellen | ✅ | |
Wer hat entwickelt KitchenAI?
KitchenAI wird von einem Team entwickelt, das sich darauf konzentriert, Werkzeuge bereitzustellen, die den KI-Entwicklungsprozess optimieren, damit Entwickler sich auf die Bereitstellung von Ergebnissen konzentrieren können, anstatt sich mit Boilerplate-Code aufzuhalten.