Leichte KI für Edge-Geräte
Needle wurde von Cactus Compute entwickelt und bietet ein 14-MB-Basismodell, das auf kleiner Hardware wie Telefonen, tragbaren Geräten und Robotern ausgeführt werden kann. Diese leichte Struktur zielt darauf ab, Anwendungen der künstlichen Intelligenz lokal auf Edge-Geräten mit begrenzter Rechenleistung auszuführen.
Aktualisierungen
- 9. Oktober 2026: Sterne 12,717 → 13,721.
- 27. September 2026: Sterne 10,436 → 12,717.
- 7. September 2026: Sterne 9,378 → 10,436.
- 27. August 2026: Sterne 8,376 → 9,378.
Was es bringt
- Einzeldateimodell mit nur 14 MB Größe
- Arbeiten mit 28 MB RAM bei geringem Speicherverbrauch
- Möglichkeit, Fahrzeuge herbeizurufen und strukturierte Daten zu extrahieren
Installation
pip install cactus-needlepip install "cactus-needle[gpu]"Wenn Sie nicht programmieren
Sie sind ein Assistent für künstliche Intelligenz. Analysieren Sie den vom Benutzer kommenden Text und führen Sie die erforderlichen Toolaufrufe mithilfe der von mir definierten Python-Funktionen durch oder extrahieren Sie die gewünschten Daten aus dem Text im strukturierten JSON-Format. Berücksichtigen Sie bei Ihren Antworten immer den vom Modell bereitgestellten Konfidenzwert und bestätigen Sie die Transaktion bei niedrigem Konfidenzniveau.
Repository: https://github.com/cactus-compute/needle. Richte dich bei der Installation und Ausführung nach den offiziellen Anweisungen in der README-Datei dieses Repositorys.
Prüfe vor dem Start, unter welchem Betriebssystem wir arbeiten und ob die notwendigen Tools (z. B. Python, Node.js, Git, Docker) installiert sind. Installiere fehlende Tools schrittweise entsprechend diesem System.
Erstelle einen neuen, leeren Ordner für die Arbeit. Rühre keine Dateien außerhalb dieses Ordners an und lösche nichts. Sag mir vor jedem Befehl in einem Satz, was du tun wirst.
Sag mir, was ich am Ende jedes Schrittes auf dem Bildschirm sehen sollte. Wenn ein Fehler auftritt, füge ich die Fehlermeldung exakt so ein, wie sie ist, und wir beheben sie gemeinsam.
Verwandte Begriffe aus dem Glossar
Links
TreScout hat dieses Werkzeug nicht entwickelt · wir haben es in den GitHub-Trends gefunden und stellen es vor. Diese Seite beschreibt das Repository so, wie es am 2026-08-13 war: Die Anzahl der Sterne und unser Text stammen von diesem Tag, das Repository kann sich seitdem geändert haben. Den aktuellen Stand finden Sie über den Link zum Repository. Der Präsentationstext wurde mit KI aus der eigenen Dokumentation des Repositories erstellt und diese Seite wurde maschinell übersetzt aus dem türkischen Original · maßgeblich ist die türkische Fassung.