Hugging Face, gerçek zamanlı AI ses ve video uygulamalarını basitleştirmek için FastRTC'yi başlattı
Kredi: Hugging Face
Sektör lideri AI kapsamına ilişkin en son güncellemeler ve özel içerikler için günlük ve haftalık bültenlerimize katılın. Daha Fazla Bilgi Edinin
Değeri 4 milyar doları aşan yapay zeka girişimi Hugging Face , geliştiricilerin gerçek zamanlı ses ve video yapay zeka uygulamaları geliştirmesinin önündeki büyük bir engeli ortadan kaldıran açık kaynaklı bir Python kütüphanesi olan FastRTC'yi tanıttı.
FastRTC'nin yaratıcılarından Freddy Boulton, X.com'daki bir duyuruda , "Python'da gerçek zamanlı WebRTC ve Websocket uygulamaları oluşturmak çok zordur. Ta ki şimdiye kadar," diye yazdı.
WebRTC teknolojisi, eklentiler veya indirmeler olmadan ses, video ve veri paylaşımı için doğrudan tarayıcıdan tarayıcıya iletişimi mümkün kılar. Modern sesli asistanlar ve video araçları için olmazsa olmaz olmasına rağmen, WebRTC'yi uygulamak, çoğu makine öğrenimi mühendisinin sahip olmadığı özel bir beceri seti olarak kalmıştır.
Python'da gerçek zamanlı WebRTC ve Websocket uygulamaları oluşturmak oldukça zordur.
Şimdiye kadar – Python için gerçek zamanlı iletişim kütüphanesi olan FastRTC'yi tanıtıyoruz ⚡️ pic.twitter.com/PR67kiZ9KE
Zamanlama daha stratejik olamazdı. Sesli AI muazzam ilgi ve sermaye çekti - ElevenLabs yakın zamanda 180 milyon dolarlık fon sağladı, Kyutai , Alibaba ve Fixie.ai gibi şirketlerin hepsi özel ses modelleri yayınladı.
Ancak bu sofistike yapay zeka modelleri ile bunları duyarlı, gerçek zamanlı uygulamalarda dağıtmak için gereken teknik altyapı arasında bir kopukluk devam ediyor. Hugging Face'in blog yazısında belirttiği gibi, "ML mühendislerinin WebRTC gibi gerçek zamanlı uygulamalar oluşturmak için gereken teknolojilerle deneyimi olmayabilir."
FastRTC , gerçek zamanlı iletişimin karmaşık kısımlarını işleyen otomatik özelliklerle bu sorunu ele alır. Kütüphane, ses algılama, sıra alma yetenekleri, test arayüzleri ve hatta uygulama erişimi için geçici telefon numarası oluşturma sağlar.
@GoogleDeepMind Gemini 2.0 Flash ile Gerçek Zamanlı Uygulamalar mı oluşturmak istiyorsunuz? FastRTC, Gradio-UI kullanarak Python tabanlı gerçek zamanlı uygulamalar oluşturmanıza olanak tanır. Python işlevlerini minimum kodla çift yönlü ses/video akışlarına dönüştürür
?️ Dahili ses algılama ve otomatik… pic.twitter.com/o835htr0hl
— Philipp Schmid (@_philschmid) 26 Şubat 2025
Kütüphanenin birincil avantajı basitliğidir. Geliştiricilerin sadece birkaç satır kodla temel gerçek zamanlı ses uygulamaları oluşturabildiği bildiriliyor — daha önce haftalarca süren geliştirme çalışmalarıyla çarpıcı bir tezat oluşturuyor.
Bu değişim, işletmeler için önemli sonuçlar doğuruyor. Daha önce uzmanlaşmış iletişim mühendislerine ihtiyaç duyan şirketler artık ses ve video AI özellikleri oluşturmak için mevcut Python geliştiricilerinden yararlanabilir.
"Herhangi bir LLM/metinden konuşmaya/konuşmadan metne API'yi veya hatta bir konuşmadan konuşmaya modelini kullanabilirsiniz. Sevdiğiniz araçları getirin — FastRTC yalnızca gerçek zamanlı iletişim katmanını yönetir," duyuruda açıklanıyor.
sıcak yorum: WebRTC, Gradio'dan FastRTC⚡️'yi tanıtan BİR satır Python kodundan oluşmalıdır! hemen başlayın: pip install fastrtcNe elde edersiniz:– AI'nızı gerçek bir telefondan arayın– otomatik ses algılama– HERHANGİ bir modelle çalışır– test için anında Gradio kullanıcı arayüzü
bu her şeyi değiştirir pic.twitter.com/kvx436xbgN
- Gradio (@Gradio) 25 Şubat 2025
FastRTC'nin tanıtımı, AI uygulama geliştirmede bir dönüm noktası anlamına geliyor. Önemli bir teknik engeli ortadan kaldırarak, araç birçok geliştirici için teorik olarak kalan olasılıkları açıyor.
Etkisi özellikle küçük şirketler ve bağımsız geliştiriciler için anlamlı olabilir. Google ve OpenAI gibi teknoloji devleri özel gerçek zamanlı iletişim altyapısı oluşturmak için gereken mühendislik kaynaklarına sahipken, çoğu kuruluş sahip değildir. FastRTC esasen daha önce uzmanlaşmış ekiplere sahip olanlara ayrılmış olan yeteneklere erişim sağlar.
Kütüphanenin " yemek kitabı " halihazırda çeşitli uygulamaları sergiliyor: çeşitli dil modelleri tarafından desteklenen sesli sohbetler, gerçek zamanlı video nesnesi algılama ve sesli komutlar aracılığıyla etkileşimli kod üretimi.
Özellikle dikkat çeken şey zamanlamadır. FastRTC, AI arayüzlerinin metin tabanlı etkileşimlerden daha doğal, çok modlu deneyimlere doğru kaydığı bir zamanda geliyor. Günümüzdeki en gelişmiş AI sistemleri metin, görüntü, ses ve videoyu işleyebilir ve üretebilir; ancak bu yetenekleri duyarlı, gerçek zamanlı uygulamalarda dağıtmak zorlu olmaya devam ediyor.
FastRTC, yapay zeka modelleri ile gerçek zamanlı iletişim arasındaki boşluğu kapatarak yalnızca geliştirmeyi kolaylaştırmakla kalmıyor, aynı zamanda daha insani ve daha az bilgisayar benzeri hissettiren ses odaklı ve video destekli yapay zeka deneyimlerine doğru daha geniş çaplı bir geçişi de hızlandırabiliyor.
Kullanıcılar için bu, uygulamalar arasında daha doğal arayüzler anlamına gelebilir. İşletmeler içinse müşterilerinin giderek daha fazla beklediği özelliklerin daha hızlı uygulanması anlamına gelir.
Sonuç olarak, FastRTC teknolojideki klasik bir sorunu ele alıyor: güçlü yetenekler genellikle ana akım geliştiriciler tarafından erişilebilir hale gelene kadar kullanılmadan kalıyor. Bir zamanlar karmaşık olanı basitleştirerek, Hugging Face günümüzün sofistike AI modelleri ile yarının ses odaklı uygulamaları arasında duran son büyük engellerden birini ortadan kaldırdı.
Patronunuzu etkilemek istiyorsanız, VB Daily sizin için burada. Şirketlerin üretken yapay zeka ile ilgili olarak düzenleyici değişikliklerden pratik dağıtımlara kadar neler yaptıklarına dair içeriden bilgiler veriyoruz, böylece maksimum yatırım getirisi için içgörüler paylaşabilirsiniz.
Gizlilik Politikamızı okuyun
Abone olduğunuz için teşekkürler. Daha fazla VB bültenine buradan göz atın.
Bir hata oluştu.
venturebeat
