Kodosumi
Kodosumi, kurumsal ölçekte yapay zeka aracılarını yöneten ve yürüten, sorunsuz ölçeklenebilirlik, gerçek zamanlı izleme ve çerçeve bağımsız entegrasyon sunan açık kaynaklı bir dağıtık çalışma zamanı ortamıdır.
https://kodosumi.io/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:Jun 13, 2025
Kodosumi Nedir
Kodosumi, geliştiricilerin yapay zeka aracılarını verimli bir şekilde dağıtması ve ölçeklendirmesi için özel olarak oluşturulmuş, önceden yapılandırılmış bir çalışma zamanı ortamıdır. Ray, Litestar ve FastAPI gibi güvenilir teknolojiler üzerine inşa edilmiş olup, karmaşık yapay zeka iş akışlarını yönetmek için sağlam bir altyapı sağlar. Ücretsiz ve açık kaynaklı bir çözüm olarak Kodosumi, ekiplerin yapay zeka aracılarını yerel olarak, şirket içinde veya herhangi bir bulut ortamında çalıştırmasına ve aynı zamanda dağıtım ve entegrasyon seçenekleri üzerinde tam kontrol sahibi olmasına olanak tanır.
Kodosumi Temel Özellikleri
Kodosumi, kurumsal ölçekte yapay zeka aracılarını yönetmek ve çalıştırmak için özel olarak tasarlanmış açık kaynaklı dağıtılmış bir çalışma zamanı ortamıdır. Mevcut LLM çerçeveleriyle sorunsuz entegrasyon, gerçek zamanlı izleme yetenekleri ve Ray altyapısı aracılığıyla uzun süreli aracı iş akışlarının verimli bir şekilde yönetilmesini sağlar. Platform, çerçeveden bağımsız dağıtım seçenekleri, yerleşik gözlemlenebilirlik araçları ve minimum konfigúrasyon gereksinimleri sunarak, geliştiricilerin satıcıya bağımlı kalmadan yapay zeka aracılarını oluşturmasını, dağıtmasını ve ölçeklendirmesini kolaylaştırır.
Dağıtılmış Ölçeklendirme: Ani aracı trafiğini yönetmek ve tutarlı performans için kümeler arasında yatay olarak otomatik ölçeklendirmek için Ray altyapısından yararlanır
Gerçek Zamanlı İzleme: Yerleşik kontrol paneli, karmaşık aracı iş akışlarının hata ayıklaması için gerçek zamanlı içgörüler ve ayrıntılı kayıtlarla kapsamlı gözlemlenebilirlik sağlar
Çerçeve Bağımsız Entegrasyon: Belirli satıcı gereksinimlerini zorlamadan mevcut LLM'ler (kendinden barındırılanlar dahil), aracı çerçeveleri ve araçlarla sorunsuz bir şekilde entegre olur
Basitleştirilmiş Dağıtım: Aracıları dağıtmak için yalnızca tek bir YAML konfigúrasyon dosyası gerektirir ve Kubernetes, Docker veya bare metal genelinde tutarlı dağıtım seçenekleri sunar
Kodosumi Kullanım Alanları
Uzun Süreli Yapay Zeka İş Akışları: Tahmin edilemeyen sürelerle uzun süreler boyunca çalışan karmaşık yapay zeka aracı görevlerini yönetmek, güvenilir yürütme ve izleme sağlamak
Kurumsal Yapay Zeka Dağıtımı: Kurumsal uygulamalar için performansı ve gözlemlenebilirliği korurken, yapay zeka aracılarını kuruluş altyapısında ölçeklendirmek
Yapay Zeka Aracı Pazar Yerleri: Sokosumi Pazar Yeri ile entegrasyon yoluyla yapay zeka aracılarını dağıtmak ve para kazanmak, geliştiricilerin aracı hizmetlerinden gelir elde etmelerini sağlamak
Artıları
Açık kaynaklı ve kullanımı ücretsiz
Çerçeve bağımsız tasarımla satıcıya bağımlılık yok
Kanıtlanmış kurumsal ölçekli teknolojiler üzerine kurulmuştür (Ray, FastAPI, Litestar)
Eksileri
Hala erken geliştirme aşamasında
Uygulama için temel Python bilgisi gerektirir
Bazı kavramlar, çerçeve geliştikçe değişikliğe tabi olabilir
Kodosumi Nasıl Kullanılır
Kodosumi'yi yükleyin: pip kullanarak Kodosumi'yi yükleyin: 'pip install kodosumi'
Dizin yapısı oluşturun: Aracı uygulamalarınız için bir dizin oluşturun: 'mkdir ./home' ve örnek uygulamaları kopyalayın: 'cp -r ./kodosumi/apps/hymn ./home/'
Ortamı yapılandırın: Python paket gereksinimlerini ve ortam değişkenlerini tanımlamak için config.yaml dosyası oluşturun. Uygulama adı, rota öneki, içe aktarma yolu ve gerekli pip paketleri ve ortam değişkenleri dahil olmak üzere çalışma zamanı ortamı ayarlarını ekleyin
Ray kümesini başlatın: Ana dizine geçin ve Ray kümesini başlatın: 'cd home' ardından 'ray start --head'
Ortam değişkenlerini ayarlayın: Örnek ortam dosyasını kopyalayın ve değişkenleri yapılandırın: 'cp .env.example .env' ve gerektiğinde 'nano .env' kullanarak düzenleyin
Uygulamaları dağıtın: Ray Serve kullanarak uygulamalarınızı dağıtın: 'serve deploy ./hymn/config.yaml'. Dağıtım ilerlemesini http://localhost:8265/#/serve adresinden izleyin
Kodosumi hizmetlerini başlatın: Kodosumi'yi başlatın ve Ray uç noktalarını kaydedin: 'koco start --register http://localhost:8001/-/routes'
İzleyin ve yönetin: Aracı hizmetlerinizin gerçek zamanlı izlenmesi ve hata ayıklanması için http://localhost:8265 adresindeki Ray panosuna erişin
Kodosumi SSS
Kodosumi, Ray, Litestar ve FastAPI kullanarak yapay zeka agent'larını oluşturmak, dağıtmak ve ölçeklendirmek için önceden yapılandırılmış bir çalışma zamanı ortamıdır. Ücretsiz ve açık kaynaklıdır.
Kodosumi Videosu
Popüler Makaleler
SweetAI Chat ve Girlfriendly AI Karşılaştırması: SweetAI Chat'in 2025'te Neden Daha İyi Bir Seçenek Olduğu
Jun 10, 2025
SweetAI Chat ve Candy.ai 2025 Karşılaştırması: En İyi NSFW AI Kız Arkadaş Sohbet Robotunu Bulun
Jun 10, 2025
2025'te GitHub Nasıl Kullanılır: Ücretsiz Yapay Zeka Araçları, Yazılımlar ve Kaynaklar için En İyi Başlangıç Rehberi
Jun 10, 2025
FLUX.1 Kontext 2025 İncelemesi: Photoshop'a Rakip En İyi Yapay Zeka Görüntü Düzenleme Aracı
Jun 5, 2025
Kodosumi Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları
Hapticlabs
Hapticlabs, tasarımcıların, geliştiricilerin ve araştırmacıların kodlama olmadan cihazlar arasında etkileyici dokunsal etkileşimler tasarlamalarını, prototiplemelerini ve dağıtmalarını sağlayan bir kodsuz araç takımıdır.
Deployo.ai
Deployo.ai, yerleşik etik AI çerçeveleri ve çoklu bulut uyumluluğu ile kesintisiz model dağıtımı, izleme ve ölçeklendirme sağlayan kapsamlı bir AI dağıtım platformudur.
CloudSoul
CloudSoul, kullanıcıların doğal dil sohbetleri aracılığıyla bulut altyapısını anında dağıtmasına ve yönetmesine olanak tanıyan AI destekli bir SaaS platformudur, bu da AWS kaynak yönetimini daha erişilebilir ve verimli hale getirir.
Devozy.ai
Devozy.ai, Agile proje yönetimi, DevSecOps, çoklu bulut altyapı yönetimi ve BT hizmet yönetimini birleştiren AI destekli bir geliştirici kendi kendine hizmet platformudur ve yazılım teslimatını hızlandırmak için birleşik bir çözüm sunar.
Kodosumi Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları
A2A Protocol
A2A (Agent2Agent) Protokolü, Google tarafından geliştirilen ve farklı çerçeveler ve satıcılar arasındaki yapay zeka aracıları arasında, temel mimarilerinden bağımsız olarak, sorunsuz iletişim ve işbirliğini sağlayan açık bir birlikte çalışabilirlik protokolüdür.
HPE GreenLake AI/ML
HPE GreenLake for Large Language Models, işletmelerin sürdürülebilir süper bilgisayar altyapısını kullanarak büyük ölçekli AI modellerini özel olarak eğitmelerini, ayarlamalarını ve dağıtmalarını sağlayan talep üzerine, çok kiracılı bir bulut hizmetidir.
RunPod
RunPod, AI için oluşturulmuş bir bulut bilişim platformudur ve makine öğrenimi modellerini geliştirmek, eğitmek ve ölçeklendirmek için maliyet etkin GPU hizmetleri sunar.
MeshChain
MeshChain, AI iş yükleri, eğitim, çıkarım ve oyun render'ı için özel olarak tasarlanmış ölçeklenebilir, güvenli ve maliyet etkin hesaplama kaynakları sağlamak için blockchain teknolojisini kullanan devrim niteliğinde merkeziyetsiz bir hesaplama ağıdır.