Hugging Face, 코드 우선 방식의 비주얼 AI 파이프라인용 Daggr 출시
hugging face가 다단계 ai 워크플로우를 구축하고 디버깅하기 위한 python 라이브러리 daggr를 공개했습니다. 기존 gui 도구와 달리 daggr은 코드 우선 방식을 채택해 사용자가 python으로 파이프라인을 정의하면 시스템이 비주얼 캔버스를 자동 생성합니다. gradio spaces와 통합되며 세 가지 노드 유형을 지원하고, 전체 파이프라인을 재실행하지 않고도 특정 단계를 검사하고 재실행할 수 있습니다. 상태 지속성은 기본으로 포함되어 있습니다.
허깅 페이스(Hugging Face)는 프로그래밍 방식으로 다단계 AI 워크플로를 구성하고 검사하기 위해 설계된 Python 라이브러리인 **Daggr**를 출시했다. 이 도구는 복잡한 체인의 디버깅 어려움을 해결하여 개발자가 Python에서 파이프라인을 정의하면서 시각적 캔버스를 자동으로 생성할 수 있도록 한다. 주요 기능에는 전체 파이프라인을 실행하지 않고 개별 단계를 검사하고 다시 실행하는 기능, **Gradio Spaces**와의 1등급 통합(로컬에서 또는 API를 통해 실행), 입력 및 캐시된 결과에 대한 상태 지속성이 포함된다. 라이브러리는 **GradioNode**, 사용자 지정 함수를 위한 **FnNode**, 허깅 페이스 모델 제공업체를 위한 **InferenceNode**를 지원한다.