InfoQ
·
Daggr：作为可检查AI工作流的开源Python库的介绍
💡
原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
📝
内容提要
Gradio团队发布了Daggr，一个开源Python库，旨在简化多步骤AI工作流的构建与调试。开发者可以用Python定义工作流，自动生成可视化界面，便于检查每个步骤的状态和输入输出。Daggr支持三种节点类型，自动保存工作流状态，适合开发和原型制作，目前处于测试阶段。
🎯
关键要点
- Gradio团队发布了Daggr，一个开源Python库，旨在简化多步骤AI工作流的构建与调试。
- Daggr允许开发者用Python编程定义工作流，并自动生成可视化界面，便于检查每个步骤的状态和输入输出。
- Daggr通过将工作流组织为有向图，简化了应用AI开发，允许独立检查和重新执行每个节点。
- 该库采用代码优先的方法，开发者直接在Python中定义节点和连接，Daggr则渲染相应的可视化界面。
- Daggr支持三种主要节点类型：GradioNode、FnNode和InferenceNode，分别用于连接Gradio应用、包装Python函数和与Hugging Face模型接口。
- Daggr的一个关键特性是状态持久性，自动保存工作流状态、缓存结果和输入值，允许开发者暂停和恢复工作。
- Daggr与Gradio生态系统紧密集成，工作流可以在本地启动，或通过Gradio的隧道功能共享。
- 开发者对Daggr的早期反应集中在程序控制与可视化反馈的结合上，认为其对快速实验非常有用。
- Daggr是一个轻量级的实验性项目，目前处于测试阶段，API可能会随着用户的互动而变化。
- Daggr作为开源Python包可通过pip或uv安装，源代码、示例和文档已发布在GitHub上，团队欢迎反馈和贡献。
➡️
