outspeed

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Vitesse excessive

Outspeed est un SDK inspiré de PyTorch permettant de créer des applications d'IA en temps réel sur les entrées vocales et vidéo. Il propose :

• Traitement à faible latence du streaming audio et vidéo
• API intuitive familière aux utilisateurs de PyTorch
• Intégration flexible de modèles d'IA personnalisés
• Outils de prétraitement des données et de déploiement de modèles

Idéal pour développer des assistants vocaux, des analyses vidéo et d'autres applications d'IA en temps réel traitant des données audiovisuelles.

Installer

Vous pouvez installer le SDK outspeed à partir de pypi en utilisant

=0.1.143"">

 pip install "outspeed[silero]>=0.1.143"

Cela installerait le package principal outspeed . Lisez notre guide de démarrage rapide pour commencer.

Usage

Lisez la documentation pour en savoir plus sur le SDK.

Pour déployer votre fonction en temps réel sur l'infra d'Outspeed, vous pouvez utiliser la CLI outspeed deploy .

 # functions.py contains your realtime function code
outspeed deploy --api-key= functions.py

Contactez-nous pour obtenir une clé API et déployer.

Une fois déployé, vous pouvez utiliser le terrain de jeu dans le dépôt d'exemples pour tester le code déployé.

Exemples

Tous les exemples sont disponibles dans le dossier examples . Pour installer le package afin que tous les exemples s'exécutent, utilisez :

=0.1.143"">

 pip install "outspeed[silero]>=0.1.143"

Ou, si vous utilisez de la poésie :

 poetry add 'outspeed[silero]'

Cela installera toutes les bibliothèques supplémentaires nécessaires au fonctionnement des exemples.

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Enregistrement

Pour développer sur le SDK, définissez la variable d'environnement DEV_INFO ou DEV_DEBUG pour obtenir les journaux du SDK pour le niveau de journalisation correspondant.

Feuille de route

Fonctionnalité	Statut	Version cible
STT locale	En route	T4 2024
Intégration DeepReel (clone humain)	En route	T4 2024
Prise en charge des conversations longues	Prévu	T4 2024
Vision et texte du modèle local (avec Ollama et modèles de vision)	Prévu	T4 2024
Enregistrement d'appel	Prévu	T4 2024
Mot de réveil	Prévu	T4 2024
Sur les modèles d'appareils	Prévu	T4 2024
Texte de synthèse local	Prévu	T4 2024

Exécutez les tests CircleCI localement

Assurez-vous que Docker est installé et en cours d’exécution.

 brew install circleci
circleci local execute run-tests

Contribuer

Nous apprécions les contributions au SDK Outspeed ! Si vous souhaitez contribuer, veuillez soumettre un PR ou contactez-nous.