Towhee介绍
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Towhee 是一个尖端框架,旨在通过使用基于大型语言模型 (LLM) 的管道编排来简化非结构化数据的处理。它具有独特的优势,可以从各种非结构化数据类型(包括冗长的文本、图像、音频和视频文件)中提取宝贵的见解。利用生成式 AI 和 SOTA 深度学习模型的功能,Towhee 能够将这些未处理的数据转换为特定格式,例如文本、图像或嵌入。然后,可以有效地将这些内容加载到适当的存储系统中,例如矢量数据库。开发人员最初可以使用用户友好的 Pythonic APU 构建直观的数据处理管道原型,然后针对生产环境进行优化。
🎨 多模态:Towhee 能够处理多种数据类型。无论是图像数据、视频剪辑、文本、音频文件,甚至是分子结构,Towhee 都可以处理它们。
📃 LLM 流水线编排:Towhee 提供了适应不同大型语言模型 (LLM) 的灵活性。此外,它还允许在本地托管开源大型模型。此外,Towhee 还提供及时管理和知识检索等功能,使与这些 LLM 的交互更加高效和有效。
🎓 丰富的运营商:Towhee 在五个领域提供广泛的即用型先进模型:CV、NLP、多模态、音频和医疗。拥有 BERT 和 CLIP 等 140 多种模型,以及视频解码、音频切片、帧采样和降维等丰富功能,有助于高效构建数据处理流水线。
🔌 预构建的 ETL 管道:Towhee 提供现成的 ETL(提取、转换、加载)管道,用于检索增强生成、文本图像搜索和视频复制检测等常见任务。这意味着您无需成为 AI 专家即可使用这些功能构建应用程序。 ⚡️ 高性能后端:利用 Triton 推理服务器的强大功能,Towhee 可以使用 TensorRT、Pytorch 和 ONNX 等平台加速 CPU 和 GPU 上的模型服务。此外,只需几行代码即可将 Python 管道转换为高性能 docker 容器,从而实现高效的部署和扩展。
🐍 Pythonic API:Towhee 包含一个 Pythonic 方法链 API,用于描述自定义数据处理管道。我们还支持架构,这使得处理非结构化数据就像处理表格数据一样简单。