Pravko-Solutions/FlashLearn
🏗️ FrameworkPravko-Solutions
Python-фреймворк для интеграции LLM в пайплайны с использованием паттерна fit/predict и JSON-конфигураций.
FlashLearn устраняет разрыв между традиционными рабочими процессами машинного обучения и современными агентными системами на базе LLM. Абстрагируя сложность оркестрации LLM до интерфейса «fit/predict», фреймворк позволяет разработчикам использовать языковые модели как модульные компоненты в крупных пайплайнах обработки данных. Фреймворк спроектирован с учетом масштабируемости и обладает нативной поддержкой параллелизма, что критически важно при обработке высоконагруженных запросов к LLM. Декларативный подход через JSON-конфигурации упрощает версионирование рабочих процессов. Независимо от того, создаете ли вы сложные ETL-пайплайны с семантическим обогащением или агентные системы с множеством параллельных задач, FlashLearn предоставляет необходимые примитивы для управления состоянием, потоком выполнения и взаимодействием с моделями без написания лишнего шаблонного кода.
💡Основное
- ├─Паттерн fit/predict для LLM
- ├─Нативная поддержка параллелизма
- └─JSON-управляемые пайплайны
🎯Для
- ├─AI-инженеры
- ├─Data Scientists
- └─Backend-разработчики