WaveSpeed AI Open Source
Explorez nos projets open source et contribuez à l'avenir de l'IA. Des mécanismes d'attention haute performance aux frameworks de déploiement sans serveur.
waverless
par WaveSpeedAI
Framework de déploiement sans serveur pour les modèles WaveSpeed AI, permettant une inférence IA scalable et rentable.
Caractéristiques Clés :
- •Architecture sans serveur
- •Capacités d'auto-scaling
- •Modèle de tarification pay-per-use
- •Déploiement et gestion faciles
Objectif du Projet :
Rendre le déploiement de modèles IA sans effort et rentable grâce à une infrastructure sans serveur, réduisant la surcharge opérationnelle.
ParaAttention
par chengzeyi
Une implémentation de mécanisme d'attention parallèle haute performance pour les modèles IA à grande échelle.
Caractéristiques Clés :
- •Calcul d'attention optimisé pour les modèles transformer
- •Capacités de traitement parallèle pour une inférence plus rapide
- •Implémentation efficace en mémoire
- •Compatible avec les frameworks d'apprentissage profond populaires
Objectif du Projet :
Accélérer les mécanismes d'attention dans les grands modèles de langage et les transformers de vision, permettant des temps d'entraînement et d'inférence plus rapides.
wavespeed-desktop
par WaveSpeedAI
Application bureau multiplateforme pour WaveSpeed AI, apportant les capacités IA à votre machine locale.
Caractéristiques Clés :
- •Support multiplateforme (Windows, macOS, Linux)
- •Exécution de modèles locaux et cloud
- •Interface utilisateur intuitive
- •Capacités offline
Objectif du Projet :
Offrir une expérience bureau puissante qui combine la commodité de l'exécution locale avec la scalabilité du cloud computing.
wavespeed-python
par WaveSpeedAI
SDK Python officiel pour WaveSpeed AI, fournissant un accès facile à nos modèles et services IA.
Caractéristiques Clés :
- •Couverture API complète
- •Implémentations type-safe
- •Support async/await
- •Documentation et exemples détaillés
Objectif du Projet :
Donner aux développeurs Python un SDK robuste et facile à utiliser pour intégrer WaveSpeed AI dans leurs applications.
Comfy-WaveSpeed
par chengzeyi
Intégration WaveSpeed AI pour ComfyUI, apportant des modèles IA puissants au workflow ComfyUI.
Caractéristiques Clés :
- •Intégration ComfyUI transparente
- •Accès aux modèles WaveSpeed AI
- •Nœuds personnalisés pour la génération d'images et de vidéos
- •Composants de workflow faciles à utiliser
Objectif du Projet :
Relier les modèles puissants de WaveSpeed AI à l'interface de workflow intuitive de ComfyUI, rendant l'IA avancée accessible aux créateurs.
wavespeed-comfyui
par WaveSpeedAI
Nœuds et extensions officiels WaveSpeed AI pour ComfyUI, fournissant un support natif pour nos modèles IA.
Caractéristiques Clés :
- •Support natif des modèles WaveSpeed AI
- •Nœuds d'inférence optimisés
- •Capacités de traitement par lots
- •Contrôles de paramètres avancés
Objectif du Projet :
Fournir la meilleure expérience ComfyUI avec les modèles WaveSpeed AI, optimisée pour les performances et la facilité d'utilisation.
agent-mcp-lab
par WaveSpeedAI
Un laboratoire expérimental pour le développement et les tests du Protocole de Communication Multi-Agent (MCP).
Caractéristiques Clés :
- •Framework de communication multi-agent
- •Environnement de test de protocole
- •Simulation de comportement d'agent
- •Architecture d'agent extensible
Objectif du Projet :
Rechercher et développer des protocoles de communication multi-agent robustes qui permettent aux agents IA de collaborer efficacement sur des tâches complexes.
