EnergeticAI

EnergeticAI: Используйте ИИ с открытым исходным кодом в приложениях Node.js это высокопроизводительный инструментарий ИИ с открытым исходным кодом, построенный на TensorFlow.js, оптимизированный для безсерверных сред. Он фокусируется на быстром холодном запуске, малом размере модуля и предварительно обученных моделях, чтобы помочь разработчикам интегрировать встраивания, классификаторы и другие возможности ИИ в приложения Node.js с минимальной настройкой и лицензированием, подходящими для использования в бизнесе.

Обзор

• Предоставляет предварительно обученные встраивания и модели ИИ для рекомендаций, семантического поиска, классификации и ответа на вопросы (планируется).
• Построен на TensorFlow.js с акцентом на безсерверные характеристики:
• Быстрый холодный старт
• Небольшой модульный след
• Оптимизированная производительность (до 67 раз быстрее в некоторых тестах по сравнению с TensorFlow.js)
• Простая установка и использование через NPM. Требуется Node 18+ и лицензия Apache 2.0.
• Экосистема с открытым исходным кодом с модельными источниками и встроенными вставками для быстрой итерации.

Как использовать EnergeticAI

1. Установите основной пакет: npm install @energetic-ai/core.
2. Импорт и инициализация предварительно обученной модели:

• Пример:
• import { initModel, distance } from "@energetic-ai/embeddings";
• import { modelSource } from '@energetic-ai/model-embeddings-en';
• (async () => { const model = await initModel(modelSource); const [hello, world] = await model.embed(["hello", "world"]); console.log(distance(hello, world)); })();

1. Используйте встраивания, классификации и другие доступные компоненты в вашем приложении.

Примечания:

• EnergeticAI подчеркивает быстрый запуск и небольшой размер пакета, что позволяет сделать эффективный вывод в безсерверных средах.
• Библиотека предназначена для непосредственной интеграции в бэкэнды Node.js для таких задач, как рекомендации, семантический поиск и классификация.

Модели и библиотеки

• Предварительно обученные встраивания для задач английского языка (например, встраивание предложений).
• Классификаторы английского языка (текстовая категоризация) с минимальными примерами обучения.
• Планируемые функции включают модели QA для ответа на основе значений.

Основные характеристики

• Скорость холодного запуска и размер модуля оптимизированы для развертывания без сервера.
• Сравнение бенчмарков показывает значительные преимущества скорости по сравнению со стандартными TensorFlow.js в конкретных сценариях.

Конфиденциальность и лицензирование в реальном мире

• Открытый исходный код с удобным для бизнеса лицензированием (Apache 2.0).
• Лицензирование и зависимости могут варьироваться по компонентам.

Как это работает

• Загрузите предварительно обученную модель из комплектного источника.
• Генерировать встраивания, расстояния и другие выходы ИИ для входного текста.
• Используйте эти выходы для задач нисходящего потока, таких как поиск сходства, рекомендации или классификация.

Основные характеристики

• Бессерверный оптимизированный инструментарий ИИ на основе TensorFlow.js для Node.js
• Предварительно обученные встраивания и классификаторы (англоязычные) с готовыми к использованию API
• Быстрая производительность холодного запуска и небольшой модульный след
• Простая установка и интеграция через NPM
• Apache 2.0 лицензируется с открытым исходным кодом
• Улучшение производительности на основе бенчмарков по сравнению со стандартным TensorFlow.js
• Планируемое QA и дополнительные возможности НЛП