Hal創建並共享生成應用程式
您好!我們建立 Hal9 (GitHub) 是為了讓創建、部署和共享由 LLM、擴散器和其他 AI 模型支援的應用程式變得更加簡單。無論您是在開發聊天機器人、代理、API 還是生成應用程序,Hal9 都旨在最大限度地減少工程開銷,以便您可以專注於 AI 本身。
為什麼是哈爾9?
大多數生成式人工智慧專案最終將大部分時間投入到工程挑戰上——建立介面、整合工具和管理基礎設施——而不是專注於核心人工智慧工作,例如完善提示、實施RAG 策略或優化模型表演。
Hal9 透過大幅減少工程開銷來改變這種平衡。它提供了一個圍繞 stdin 和 stdout 等 Unix IO 約定構建的簡單、輕量級的介面,讓您可以完全專注於 AI 創新,而無需學習複雜的框架或部署工作流程。
借助 Hal9,您可以在沒有額外依賴的情況下在本地進行原型設計和運行,使用我們的免費線上平台進行快速部署,或輕鬆擴展到企業級解決方案。我們還可以透過在自己的環境中啟用雲端部署或為企業客戶提供額外的運算資源來為組織提供支援。
Hal9 旨在擺脫您的干擾,讓您可以專注於更聰明、更快速的構建。
什麼是 Hal9?
Hal9 是一個專為生成式 AI 建置的部署平台,可讓您在幾秒鐘內建立和部署生成式(LLM 和擴散器)應用程式(聊天機器人、代理程式、API、應用程式)。主要特點:
- 靈活:使用任何函式庫和任何模型。
- 直覺:無需學習應用程式框架,只需使用 input() 和 print()。
- 可擴充:旨在將您的應用程式與 Docker 和 Kubernetes 等可擴充技術整合。
- 強大:使用作業系統進程(stdin、stdout、檔案)作為我們的應用程式合約,可以實現長時間運行的代理程式、多種程式語言、複雜的系統依賴項以及在安全的Kubernetes pod中運行任意程式碼。
- 開放:Hal9 應用程式背後的程式碼也是開源的,並在我們的儲存庫下開放供貢獻。
理念
我們相信 Python 生態系統已經為從 LLM 互動到生成任務的所有內容提供了出色的函式庫。 Hal9 不會重新發明這些輪子,而是將它們整合到統一的工作流程中,讓您專注於 AI 特定的挑戰,例如檢索增強生成 (RAG)、微調、對齊和訓練。
Hal9 非常適合想要快速實驗、迭代和部署 AI 應用程式而不想陷入前端設計或後端整合等工程任務的開發人員。由於其開放式架構和簡單的應用程式結構,它也是尋求協作的團隊的理想選擇。
我們的旅程
我們在 2021 年啟動 Hal9,目標是簡化 AI 開發。最初,我們專注於 Web 開發人員,將 AI 與 D3.js 和 TensorFlow.js 等技術結合。雖然低程式碼介面很流行,但使用者希望如此,但需要 Python 支援。
2022 年,我們進一步減少程式碼,並採用了 GPT-3 等 LLM,朝著自動程式碼產生和簡化使用者體驗的方向發展。經過多次迭代,Hal9 已發展成為一個能夠實現更快、更輕鬆的 AI 應用開發的平台。
資源
我們正在積極發布帖子,示範如何將您喜歡的框架與 Hal9 整合。以下是一些已經發布的技術部落格文章:
- Hal9 與 OpenAI Swarm
- Hal9 與 NVIDIA NIM
- Hal9 與 Dagworks
- 用於文字到 SQL 的 Hal9
讓我們知道您的想法、反饋和創意 - Hal9 既致力於構建應用程序,也致力於創建創作者社區。
以上是Hal創建並共享生成應用程式的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

要在有限的時間內最大化學習Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模塊。 1.datetime模塊用於記錄和規劃學習時間。 2.time模塊幫助設置學習和休息時間。 3.schedule模塊自動化安排每週學習任務。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。
