Viso Suite vs mshumer/gpt-prompt-engineer - GitHub

Viso Suite est une plateforme d'intelligence visuelle d'entreprise développée par viso.ai, permettant de construire, déployer et exploiter des applications de vision par ordinateur à travers des caméras, des sites et des industries. Elle connecte les flux vidéo existants, les dispositifs en périphérie, les modèles d'IA et les systèmes d'entreprise, afin que les équipes opérationnelles puissent transformer la vidéo en alertes en temps réel, tableaux de bord et flux de travail automatisés, sans avoir à assembler plusieurs outils pointus.

La plateforme repose sur l'Intelligence Visuelle Générale (VGI), l'approche de viso.ai pour la compréhension de scène, qui permet aux équipes de décrire ce qu'elles souhaitent que la caméra détecte et de construire des applications de vision régulées via un studio visuel sans code. Viso Suite couvre tout le cycle de vie : collecte de données et entraînement de modèles, développement d'applications, déploiement multi-sites, et opérations continues avec surveillance, sécurité et contrôles de conformité.

Viso Suite cible les organisations complexes gérant des opérations physiques dans les secteurs de la fabrication, de la construction, des transports, du commerce de détail, de l'agriculture, de la santé, et des environnements de ville intelligente. Les clients l'utilisent pour la surveillance de sécurité, l'inspection qualité, la conformité au port d'EPI, les alertes de zones restreintes, l'analyse de foule, et autres cas d'utilisation critique qui doivent évoluer avec des milliers de caméras et des centaines de sites.

mshumer/gpt-prompt-engineer est une boîte à outils open source d'ingénierie des prompts qui génère, teste et classe des prompts candidats pour une tâche que vous définissez. Vous décrivez le cas d'utilisation, fournissez des cas de test, et les notebooks créent plusieurs variantes de prompts, les exécutent sur chaque cas de test, et trient les résultats avec un système de notation ELO commençant à 1200. Il est livré sous forme de notebooks Jupyter que vous pouvez exécuter dans Google Colab ou localement.

La plupart des outils de prompt vous aident à écrire un prompt à la fois. gpt-prompt-engineer traite la sélection de prompts comme un tournoi : des dizaines de candidats s'affrontent sur vos cas de test, et les scores ELO les plus élevés font ressortir les gagnants. Des notebooks séparés couvrent les tâches de classification, Claude 3 Opus avec des cas de test générés automatiquement, et la conversion Opus-to-Haiku pour une inférence moins coûteuse. Des journaux optionnels Weights & Biases et Portkey tracent chaque exécution.

Les ingénieurs en apprentissage machine, les ingénieurs en prompts et les développeurs en IA l'utilisent lorsqu'ils ont besoin d'un réglage reproductible des prompts plutôt que d'essais manuels et d'erreurs. Le dépôt compte 9,7 k étoiles GitHub et fonctionne avec vos propres clés d'API OpenAI ou Anthropic. Il est gratuit sous licence MIT.