您的设备，您的网络，任何平台，任何语言。原生安装程序或 Docker 镜像。
CodeProject.AI 是一个您本地安装的 AI 服务器。您向它发送数据，它执行 AI 操作并将结果发回给您。它就像一个数据库服务器 - 它只是在后台运行，您使用简单的 REST API 进行调用。
对象检测、人脸识别、车牌检测、光学字符识别、图像处理等正在不断添加中。
标准支持 Blue Iris 和 AgentDVR，以及与 Home Assistant 的无缝集成，支持 Raspberry Pi 和 Coral.AI TPUs，以及带有 Rockchip NPU 的 Orange Pi，以及 Windows、macOS 和 Linux。
我们正在不断地添加模块，并欢迎所有社区贡献。
阅读使用 Python 为 CodeProject.AI 构建一个基础模块的完整演练，开始构建您自己的模块。
对于那些希望在他们的应用程序中使用 CodeProject.AI 的人，请阅读使用 Python 和 CodeProject.AI 服务器的 IP 摄像头对象检测，这是一个很好的例子，可以帮助您入门。
我们希望创建一个有趣的、可以用来帮助教导开发人员并让他们参与人工智能的项目。我们将使用 CodeProject.AI 作为文章和探索的重点，使其学习人工智能编程变得有趣且轻松
我们希望您的贡献！
您需要安装软件包、语言和工具扩展，然后更新和库（但版本 X，而不是版本 Y），然后您必须配置路径……哦，您想在 Windows 而不是 Linux 上运行？在这种情况下，您需要…这太难了。在 CodeProject 上有很多抱怨。
CodeProject.AI 服务器在一个安装程序中包含了您需要的一切。CodeProject.AI 服务器还提供了一个安装脚本，只需点击几下即可设置您的开发环境并开始调试。
如果您信任云提供商，了解计费结构，并且可以确保您没有发送敏感数据，也不会超过免费套餐，这很好。如果您家里有摄像头，或者无法计算出 AWS 的收费，那么云服务可能根本不是一个选项。我们需要确保我们的数据安全。
CodeProject.AI 可以本地安装。您的机器，您的网络，无需任何数据离开您的设备。
一个解决方案需要 PyTorch 和 Python 3.7，另一个需要 ONNX 和 .NET，而第三个需要 Tensorflow，但需要 Python 3.10。安装、运行和将所有内容提供给您的应用程序是一项艰巨的工作。我们负责解决这个问题，只需单击一下按钮即可。
这就是我们创建一个简单 API 的原因，它为您处理所有事情。
<html>
<body>
Detect the scene in this file: <input id="image" type="file" />
<input type="button" value="Detect Scene" onclick="detectScene(image)" />
<script>
function detectScene(fileChooser) {
var formData = new FormData();
formData.append('image', fileChooser.files[0]);
fetch('https://:5000/v1/vision/detect/scene', {
method: "POST",
body: formData
})
.then(response => {
if (response.ok) response.json().then(data => {
console.log(`Scene is ${data.label}, ${data.confidence} confidence`)
});
});
}
</script>
</body>
</html>
它包含什么？
CodeProject.AI 包括
- 一个 HTTP REST API 服务器。服务器侦听来自其他应用程序的请求，将其传递给后端分析服务进行处理，然后将结果传递回调用者。它作为简单的自包含 Web 服务在您的设备上运行。
- 后端分析服务。操作的大脑位于前端 API 后面的分析服务中。所有数据的处理都在当前机器上完成。没有对云的调用，也没有数据离开设备。
- 当然，还有源代码。
它能做什么？
CodeProject.AI 服务器目前可以
- 检测图像中的对象
- 检测图像中的人脸
- 检测图像中场景的类型
- 识别已在服务中注册的人脸
- 提取文本中最重要的句子以生成文本摘要
- 自动从图像中删除背景
- 模糊图像的背景以产生肖像效果
- 生成文本的情感分数
我们将不断扩展功能列表。
我们的目标
为了促进人工智能开发并激励人工智能开发者社区积极参与并尝试。人工智能是行业中的一个巨大范式转变，所有开发人员都有义务亲自体验并熟悉该技术。CodeProject.AI 被构建为一个学习工具、一个演示以及一个开箱即用的库和服务。
使 AI 开发变得容易。不是 AI 开发本身有多难。而是选项太多了。我们的架构旨在允许任何 AI 实现找到我们系统的位置，并且我们的服务可以从任何语言调用。
重点关注核心用例。我们刻意不是为每个人提供解决方案。相反，我们为常见的日常需求提供解决方案。我们将为我们的系统添加数十个模块和大量 AI 功能，但我们的目标始终是清晰和简单，而不是 100% 的解决方案。
利用开发者社区的专业知识。我们不是专家，但我们知道那里有一些开发者是。CodeProject.AI 服务器的真正力量来自于我们 AI 社区的贡献和改进。