Hal创建并共享生成应用程序

您好！我们构建 Hal9 (GitHub) 是为了让创建、部署和共享由 LLM、扩散器和其他 AI 模型支持的应用程序变得更加简单。无论您是在开发聊天机器人、代理、API 还是生成应用程序，Hal9 都旨在最大限度地减少工程开销，以便您可以专注于 AI 本身。

为什么是哈尔9？

大多数生成式人工智能项目最终将大部分时间投入到工程挑战上——构建界面、集成工具和管理基础设施——而不是专注于核心人工智能工作，如完善提示、实施 RAG 策略或优化模型表演。

Hal9 通过大幅减少工程开销来改变这种平衡。它提供了一个围绕 stdin 和 stdout 等 Unix IO 约定构建的简单、轻量级的界面，让您可以完全专注于 AI 创新，而无需学习复杂的框架或部署工作流程。

借助 Hal9，您可以在没有额外依赖的情况下在本地进行原型设计和运行，使用我们的免费在线平台进行快速部署，或轻松扩展到企业级解决方案。我们还可以通过在自己的环境中启用云部署或为企业客户提供额外的计算资源来为组织提供支持。

Hal9 旨在摆脱您的干扰，让您可以专注于更智能、更快速的构建。

什么是 Hal9？

Hal9 是一个专为生成式 AI 构建的部署平台，使您能够在几秒钟内创建和部署生成式（LLM 和扩散器）应用程序（聊天机器人、代理、API、应用程序）。主要特点：

• 灵活：使用任何库和任何模型。
• 直观：无需学习应用程序框架，只需使用 input() 和 print()。
• 可扩展：旨在将您的应用程序与 Docker 和 Kubernetes 等可扩展技术集成。
• 强大：使用操作系统进程（stdin、stdout、文件）作为我们的应用程序合约，可以实现长时间运行的代理、多种编程语言、复杂的系统依赖项以及在安全的 Kubernetes pod 中运行任意代码。
• 开放：Hal9 应用程序背后的代码也是开源的，并在我们的存储库下开放供贡献。

理念

我们相信 Python 生态系统已经为从 LLM 交互到生成任务的所有内容提供了出色的库。 Hal9 没有重新发明这些轮子，而是将它们集成到统一的工作流程中，让您专注于 AI 特定的挑战，例如检索增强生成 (RAG)、微调、对齐和训练。

Hal9 非常适合想要快速实验、迭代和部署 AI 应用程序而不想陷入前端设计或后端集成等工程任务的开发人员。由于其开放式架构和简单的应用程序结构，它也是寻求协作的团队的理想选择。

我们的旅程

我们于 2021 年启动 Hal9，目标是简化 AI 开发。最初，我们专注于 Web 开发人员，将 AI 与 D3.js 和 TensorFlow.js 等技术相结合。虽然低代码界面很流行，但用户希望如此，但需要 Python 支持。

2022 年，我们进一步减少代码，并采用了 GPT-3 等 LLM，朝着自动代码生成和简化用户体验的方向发展。经过多次迭代，Hal9 已发展成为一个能够实现更快、更轻松的 AI 应用开发的平台。

资源

我们正在积极发布帖子，演示如何将您喜欢的框架与 Hal9 集成。以下是一些已经发布的技术博客文章：

• Hal9 与 OpenAI Swarm
• Hal9 与 NVIDIA NIM
• Hal9 与 Dagworks
• 用于文本到 SQL 的 Hal9

让我们知道您的想法、反馈和创意 - Hal9 既致力于构建应用程序，也致力于创建创作者社区。

以上是Hal创建并共享生成应用程序的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！