ai-server 是一个高性能、易于部署的AI服务平台，特别适合需要快速集成机器学习功能的企业和开发者。通过提供开箱即用的服务，ai-server 助力用户轻松实现智能化升级和功能扩展。
ai-server: 高性能开箱即用API服务平台
简介
ai-server 是一个基于Java语言开发的高性能API服务平台，旨在提供稳定、高效的机器学习和深度学习模型推理服务。该平台使用 tio-boot 作为开发框架，并采用 DJL (Deep Java Library) 作为主要的推理引擎，支持多种流行的深度学习框架，如 PyTorch, ONNX, PaddlePaddle 等。
目前提供的API服务
1. paddle-ocr-server: 文字识别服务
- 概述：paddle-ocr-server 是一个基于 Java 的文字识别服务，可以即时识别图片中的文字信息。
- 主要技术和框架： - tio-boot：高效的Java服务器框架，优化服务启动和运行性能。 - DJL：跨框架的Java深度学习库，支持模型的加载和执行。 - OpenCV：用于图像处理的库，优化图像前处理。 - PyTorch：支持基于PyTorch的模型推理。 - ONNX：允许跨框架模型转换和推理。 - Paddle OCR：百度开发的OCR模型，用于文字检测和识别。
2. whisper-asr-server: 语音识别服务
- 概述：whisper-asr-server 提供基于 Java 的即时语音识别服务，能够将音频文件中的语音转换为文本。
- 主要技术和框架： - tio-boot：确保高性能的服务响应。 - JNI（Java Native Interface）：允许Java代码与本地应用程序或库（如C/C++编写的whisper-cpp）进行交互。 - Whisper：开源的语音识别模型，支持多种语言。 - Whisper-cpp：基于C++的Whisper模型实现，通过JNI与Java后端集成。
未来计划
ai-server 计划在未来引入更多类型的AI服务，以满足不同行业和应用场景的需求。我们致力于不断优化平台的性能，扩展服务的功能性，并提高服务的可用性和可靠性。
技术优势
- 基于Java语言：利用Java语言的跨平台特性和广泛的生态支持。
- 高效稳定：采用 tio-boot 框架优化服务性能和稳定性。
- 跨框架支持：通过 DJL 推理引擎支持包括 PyTorch, ONNX, PaddlePaddle 在内的多种深度学习框架。### 结论
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