Nahtlose Integration von KI und ML in Ihre Projekte

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Nahtlose Integration von KI und ML in Ihre Projekte

Sicher, hier ist eine detaillierte Beschreibung der allgemeinen Frameworks mit LLM-Inferenzfunktionen in MediaWiki-Syntax:

Allgemeine Frameworks mit LLM-Inferenzfunktionen

Diese Frameworks erleichtern die Integration und Nutzung von Large Language Models (LLMs) in verschiedene Anwendungen.

LangChain

Beschreibung: LangChain ist ein Framework, das die Entwicklung von Anwendungen, die durch Sprachmodelle unterstützt werden, vereinfacht. Es bietet Tools für Kettenbildung (Chaining), Agentenentwicklung und Datenaugmentation, um komplexe LLM-basierte Workflows zu erstellen. Umfassende Sammlung an Werkzeugen, Komponenten und Schnittstellen zur Vereinfachung der Arbeit mit großen Sprachmodellen. Ermöglicht die Entwicklung von Anwendungen, die kontextbezogen sind und in der Lage sind Daten von unterschiedlichen Quellen zu verarbeiten. Kernfunktionen: Modellintegrationen (z.B. OpenAI, Hugging Face). Datenverbindungen (z.B. Datenbanken, APIs). Chains (Verknüpfung von LLM-Aufrufen). Agenten (autonome LLM-gesteuerte Entscheidungsfindung). Anwendungsfälle: Chatbots und virtuelle Assistenten. Frage-Antwort-Systeme. Textzusammenfassung und -generierung.

Spring AI

Beschreibung: Spring AI ist ein Framework von der Spring Familie, das Werkzeuge zur entwicklung von KI Anwendungen bereitstellt. bietet Abstraktionen für den zugriff auf viele Unterschiedliche LLM Anbieter. erlaubt Entwicklern die möglichkeit, KI Funktionen auf Einfache weiße in Ihre Spring Anwendungen zu integrieren. Kernfunktionen: Vereinheitlichung des zugriffes auf eine Vielzahl an LLMs. vereinfachte möglichkeiten zum erstellen von KI gestützten Anwendungen mit Spring. ermöglicht einfaches managen der KI modelle. Anwendungsfälle: KI unterstützte Geschäftsanwendungen. Anwendungen zur Automatisierung von Kundenanfragen. Systeme zur Inhaltsgenerierung.

Semantic Kernel

Beschreibung: Semantic Kernel von Microsoft ist ein Open-Source-SDK, das die Integration von LLMs in herkömmliche Programmiersprachen ermöglicht. Es bietet eine flexible Architektur für die Kombination von KI-Funktionen mit benutzerdefiniertem Code. Bietet Entwicklern eine Möglichkeit generative KI mit bestehenden Code in bestehenden Applikationen zu kombinieren. Kernfunktionen: Funktionsplanung und -ausführung. Plugin-System für benutzerdefinierte Funktionen. Integration mit verschiedenen LLM-Anbietern. ermöglicht das erstellen von KI Agenten. Anwendungsfälle: Automatisierung von Geschäftsprozessen. Intelligente Suchanwendungen. Persönliche KI-Assistenten.

Vercel AI SDK

Beschreibung: Das Vercel AI SDK ist ein Open-Source-Toolkit, das speziell für die Erstellung von KI-gestützten Benutzeroberflächen entwickelt wurde. Es bietet Funktionen für das Streaming von Text, die Verwaltung von Prompts und die Optimierung der Leistung von KI-Anwendungen. ermöglicht die schnelle entwicklung von schnellen und dynamischen, KI gesteuerten Frontends. Kernfunktionen: Streaming-Unterstützung für Echtzeit-Interaktionen. Prompt-Engineering-Tools. Integration mit Vercel-Plattform. Unterstützung für verschiedene Frameworks wie React/Next.js. Anwendungsfälle: Interaktive Chatbots und Konversationsschnittstellen. KI-gesteuerte Such- und Empfehlungssysteme. Dynamische Content-Generierung in Webanwendungen. Diese Frameworks stellen wichtige Werkzeuge für Entwickler dar, die das Potenzial von LLMs in ihren Anwendungen nutzen möchten.

LLM-Inferenz-Engines

  • vLLM
  • Hugging Face Text Generation Inference (TGI)
  • llama.cpp
  • OpenVINO
  • GGML - GGUF

ML-Compiler

  • Apache TVM
  • Google MLIR (Multi-Level Intermediate Representation)
  • TensorFlow XLA
  • Meta Glow
  • ONNX (Open Neural Network Exchange)

KI-Entwicklungsumgebungen

Fundamentale Open-Source-Machine-Learning-Frameworks

  • TensorFlow
  • PyTorch
  • scikit-learn

Open-Source-IDEs und ihr KI-Entwicklungsökosystem

  • VS Code (Visual Studio Code):
    • GitHub Copilot
    • Python-Entwicklung
    • KI-Toolkit für VS Code


  • official Microsoft AI - Microsoft AI bietet eine Vielzahl von Tools und Diensten für die Entwicklung von KI-Anwendungen. Einsatzgebiet: KI-Modelle trainieren und bereitstellen, KI-Modelle in Anwendungen integrieren, KI-Modelle in der Cloud oder lokal ausführen.
  • Microsoft AI
  • official Spring AI - Spring AI bietet eine Vielzahl von Tools und Diensten für die Entwicklung von KI-Anwendungen. Einsatzgebiet: KI-Modelle trainieren und bereitstellen, KI-Modelle in Anwendungen integrieren, KI-Modelle in der Cloud oder lokal ausführen.
  • Go AI wiki
  • AI Studio google

Weblink

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