WaveSpeed AI Open Source
Entdecken Sie unsere Open-Source-Projekte und tragen Sie zur Zukunft der KI bei. Von hochperformanten Aufmerksamkeitsmechanismen bis hin zu serverlosen Deployment-Frameworks.
waverless
von WaveSpeedAI
Serverloses Deployment-Framework für WaveSpeed AI-Modelle, das skalierbare und kosteneffektive KI-Inferenz ermöglicht.
Hauptfunktionen:
- •Serverlose Architektur
- •Auto-Scaling-Fähigkeiten
- •Pay-per-Use-Preismodell
- •Einfaches Deployment und Management
Projektziel:
KI-Modell-Deployment mühelos und kosteneffektiv durch serverlose Infrastruktur zu machen und den Betriebsaufwand zu reduzieren.
ParaAttention
von chengzeyi
Eine hochperformante Implementierung eines parallelen Aufmerksamkeitsmechanismus für groß angelegte KI-Modelle.
Hauptfunktionen:
- •Optimierte Aufmerksamkeitsberechnung für Transformer-Modelle
- •Parallele Verarbeitungsfähigkeiten für schnellere Inferenz
- •Speichereffiziente Implementierung
- •Kompatibel mit beliebten Deep-Learning-Frameworks
Projektziel:
Aufmerksamkeitsmechanismen in großen Sprachmodellen und Vision-Transformern zu beschleunigen und schnellere Trainings- und Inferenzzeiten zu ermöglichen.
wavespeed-desktop
von WaveSpeedAI
Plattformübergreifende Desktop-Anwendung für WaveSpeed AI, die KI-Funktionen auf Ihren lokalen Computer bringt.
Hauptfunktionen:
- •Plattformübergreifende Unterstützung (Windows, macOS, Linux)
- •Lokale und Cloud-Modellausführung
- •Intuitive Benutzeroberfläche
- •Offline-Fähigkeiten
Projektziel:
Ein leistungsstarkes Desktop-Erlebnis zu bieten, das die Bequemlichkeit der lokalen Ausführung mit der Skalierbarkeit des Cloud-Computing kombiniert.
wavespeed-python
von WaveSpeedAI
Offizielles Python SDK für WaveSpeed AI, das einfachen Zugriff auf unsere KI-Modelle und -Dienste bietet.
Hauptfunktionen:
- •Umfassende API-Abdeckung
- •Typsichere Implementierungen
- •Async/await-Unterstützung
- •Detaillierte Dokumentation und Beispiele
Projektziel:
Python-Entwicklern ein robustes, benutzerfreundliches SDK zur Integration von WaveSpeed AI in ihre Anwendungen zu bieten.
Comfy-WaveSpeed
von chengzeyi
WaveSpeed AI-Integration für ComfyUI, die leistungsstarke KI-Modelle in den ComfyUI-Workflow bringt.
Hauptfunktionen:
- •Nahtlose ComfyUI-Integration
- •Zugriff auf WaveSpeed AI-Modelle
- •Benutzerdefinierte Knoten für Bild- und Videogenerierung
- •Benutzerfreundliche Workflow-Komponenten
Projektziel:
WaveSpeed AIs leistungsstarke Modelle mit ComfyUIs intuitiver Workflow-Oberfläche zu verbinden und fortgeschrittene KI für Creator zugänglich zu machen.
wavespeed-comfyui
von WaveSpeedAI
Offizielle WaveSpeed AI-Knoten und -Erweiterungen für ComfyUI, die native Unterstützung für unsere KI-Modelle bieten.
Hauptfunktionen:
- •Native WaveSpeed AI-Modellunterstützung
- •Optimierte Inferenz-Knoten
- •Batch-Verarbeitungsfähigkeiten
- •Erweiterte Parametersteuerungen
Projektziel:
Ein erstklassiges ComfyUI-Erlebnis mit WaveSpeed AI-Modellen zu bieten, optimiert für Leistung und Benutzerfreundlichkeit.
agent-mcp-lab
von WaveSpeedAI
Ein experimentelles Labor für die Entwicklung und Tests des Multi-Agent Communication Protocol (MCP).
Hauptfunktionen:
- •Multi-Agent-Kommunikationsframework
- •Protokoll-Testumgebung
- •Agent-Verhaltenssimulation
- •Erweiterbare Agent-Architektur
Projektziel:
Robuste Multi-Agent-Kommunikationsprotokolle zu erforschen und zu entwickeln, die es KI-Agenten ermöglichen, bei komplexen Aufgaben effektiv zusammenzuarbeiten.
