Dyad

Qu'est-ce que Dyad ?

Dyad est une plateforme polyvalente de développement d'applications AI qui fonctionne localement sur votre machine, garantissant la confidentialité et un contrôle total sans verrouillage fournisseur. Elle prend en charge la programmation textuelle et les interfaces graphiques, permettant aux ingénieurs et développeurs de passer facilement du code à la modélisation visuelle. Dyad intègre le machine learning scientifique avancé, la programmation différentiable et la modélisation d'ingénierie traditionnelle, ce qui la rend adaptée à la conception et à la simulation de systèmes complexes. Son caractère open source et sa compatibilité multiplateforme permettent de créer, tester et déployer efficacement des applications assistées par l'IA.

Fonctionnalités clés

• Exécution locale

  Fonctionne directement sur votre appareil, offrant des temps de réponse rapides, une confidentialité renforcée et aucune dépendance aux services cloud.

• Open source et flexible

  Sous licence Apache 2.0, permettant la personnalisation et la contribution, sans verrouillage fournisseur et prise en charge de vos propres clés API AI.

• Modélisation graphique et textuelle fluide

  Permet de passer facilement entre l'interface graphique et l'édition de code, pour s'adapter à divers flux de travail et préférences.

• Modélisation scientifique avancée

  Combine la programmation différentiable, le machine learning scientifique et la modélisation physique traditionnelle pour la conception de systèmes d'ingénierie avancés.

• Compatibilité multiplateforme

  Compatible avec macOS et Windows, accessible à un large éventail d'utilisateurs.

• Intégration avec les outils de développement modernes

  Prend en charge les workflows basés sur git, la gestion des paquets, l'intégration CI/CD et le déploiement sur du matériel réel.

Cas d'utilisation

• Développement d'applications AI : Créez et itérez des applications alimentées par l'IA localement, avec un contrôle total sur votre code et vos modèles.
• Modélisation de systèmes d'ingénierie : Concevez, simulez et analysez des systèmes physiques complexes grâce à l'intégration du machine learning scientifique et de la modélisation traditionnelle.
• Support de flux de travail hybride : Alternez entre la modélisation graphique et textuelle pour s'adapter à différents styles d'ingénierie et de développement.
• Projets sensibles à la confidentialité : Développez des applications AI sans exposer vos données au cloud, garantissant la confidentialité.
• Développement collaboratif : Utilisez les workflows git et la gestion des paquets pour partager et maintenir des modèles et du code en équipe.

FAQ