edge-computing

Ein auf der Deno-Laufzeitumgebung basierender Server, der JavaScript-, TypeScript- und WASM-Dienste ausführen kann.

TinyChatEngine: LLM-Inferenzbibliothek für Endgeräte

[NeurIPS 2020] MCUNet: Tiny Deep Learning auf IoT-Geräten; [NeurIPS 2021] MCUNetV2: Speicherffiziente, patch-basierte Inferenz für Tiny Deep Learning; [NeurIPS 2022] MCUNetV3: On-Device-Training unter 256 KB Speicher

Python Computer Vision- & Video-Analytics-Framework mitgeliefert mit allem Drum und Dran

Liste von Artikeln zur Quantisierung neuronaler Netze auf aktuellen KI-Konferenzen und in Fachzeitschriften.

Ein kompakter OpenShift/Kubernetes-Cluster, optimiert für Edge Computing

Bereitsstellung beliebiger KI-Modelle, Agenten, Datenbanken, RAGs und Pipelines lokal oder remote innerhalb von Minuten

Edge-Server, Benutzer-Datensatz für die Edge-Computing-Forschung

Offene, SQL-native Zeitreihendatenbank für Telemetriedaten, die Sie behalten müssen. Über 34 Mio. Datensätze/Sek. Ingestion, über 8 Mio. Zeilen/Sek. Abfragen. Kompatibel mit InfluxDB Line Protocol und Telegraf. Offenes Parquet auf Ihrem Speicher. Einzelnes Binary. S3/Azure-nativ. Air-gap-fähig. AGPL-3.0.

AI-in-a-Box nutzt die weltweite Expertise von Microsoft, um KI- und ML-Lösungen für die technische Community bereitzustellen. Unser Ziel ist eine kuratierte Sammlung von Lösungsbeschleunigern, die Ingenieuren helfen, ihre KI/ML-Umgebungen schnell und reibungslos aufzubauen.

Ein Edge-Echtzeit-Objektdetektor ohne Ankerpunkte mit solider Leistung.

Eine kuratierte Liste für Edge Computing, einschließlich Frameworks, Simulatoren, Tools und mehr.