WaveSpeed AI Open Source
Explora nuestros proyectos de código abierto y contribuye al futuro de la IA. Desde mecanismos de atención de alto rendimiento hasta frameworks de despliegue sin servidor.
waverless
por WaveSpeedAI
Framework de despliegue sin servidor para modelos de WaveSpeed AI, permitiendo inferencia de IA escalable y rentable.
Características Clave:
- •Arquitectura sin servidor
- •Capacidades de autoescalado
- •Modelo de precios de pago por uso
- •Despliegue y gestión fáciles
Objetivo del Proyecto:
Hacer que el despliegue de modelos de IA sea sencillo y rentable a través de infraestructura sin servidor, reduciendo la sobrecarga operativa.
ParaAttention
por chengzeyi
Una implementación de mecanismo de atención paralela de alto rendimiento para modelos de IA a gran escala.
Características Clave:
- •Cálculo de atención optimizado para modelos transformer
- •Capacidades de procesamiento paralelo para inferencia más rápida
- •Implementación eficiente en memoria
- •Compatible con frameworks populares de aprendizaje profundo
Objetivo del Proyecto:
Acelerar los mecanismos de atención en modelos de lenguaje grandes y transformers de visión, permitiendo tiempos de entrenamiento e inferencia más rápidos.
wavespeed-desktop
por WaveSpeedAI
Aplicación de escritorio multiplataforma para WaveSpeed AI, llevando capacidades de IA a tu máquina local.
Características Clave:
- •Soporte multiplataforma (Windows, macOS, Linux)
- •Ejecución de modelos locales y en la nube
- •Interfaz de usuario intuitiva
- •Capacidades offline
Objetivo del Proyecto:
Ofrecer una experiencia de escritorio potente que combine la conveniencia de la ejecución local con la escalabilidad de la computación en la nube.
wavespeed-python
por WaveSpeedAI
SDK oficial de Python para WaveSpeed AI, proporcionando fácil acceso a nuestros modelos y servicios de IA.
Características Clave:
- •Cobertura completa de API
- •Implementaciones type-safe
- •Soporte async/await
- •Documentación y ejemplos detallados
Objetivo del Proyecto:
Empoderar a los desarrolladores de Python con un SDK robusto y fácil de usar para integrar WaveSpeed AI en sus aplicaciones.
Comfy-WaveSpeed
por chengzeyi
Integración de WaveSpeed AI para ComfyUI, llevando modelos de IA potentes al flujo de trabajo de ComfyUI.
Características Clave:
- •Integración perfecta con ComfyUI
- •Acceso a modelos de WaveSpeed AI
- •Nodos personalizados para generación de imágenes y videos
- •Componentes de flujo de trabajo fáciles de usar
Objetivo del Proyecto:
Conectar los potentes modelos de WaveSpeed AI con la interfaz intuitiva de flujo de trabajo de ComfyUI, haciendo la IA avanzada accesible para creadores.
wavespeed-comfyui
por WaveSpeedAI
Nodos y extensiones oficiales de WaveSpeed AI para ComfyUI, proporcionando soporte nativo para nuestros modelos de IA.
Características Clave:
- •Soporte nativo de modelos WaveSpeed AI
- •Nodos de inferencia optimizados
- •Capacidades de procesamiento por lotes
- •Controles avanzados de parámetros
Objetivo del Proyecto:
Proporcionar la mejor experiencia de ComfyUI con modelos de WaveSpeed AI, optimizada para rendimiento y facilidad de uso.
agent-mcp-lab
por WaveSpeedAI
Un laboratorio experimental para el desarrollo y pruebas del Protocolo de Comunicación Multi-Agente (MCP).
Características Clave:
- •Framework de comunicación multi-agente
- •Entorno de pruebas de protocolo
- •Simulación de comportamiento de agentes
- •Arquitectura de agentes extensible
Objetivo del Proyecto:
Investigar y desarrollar protocolos de comunicación multi-agente robustos que permitan a los agentes de IA colaborar efectivamente en tareas complejas.
