Komoly mesterséges intelligencia (MI) alkalmazások készítése során gyakran szükséges több modellt egymás után láncolni, például először egy képet generálni, majd eltávolítani a hátterét, végül pedig 3D-s verzióvá alakítani. Ezeket a folyamatokat azonban nehéz visszakövetni és módosítani, főként ha a hosszú folyamatok során valamelyik lépés hibát jelez.
A bemutatott Dagger eszköz egy Python alapú, nyílt forráskódú könyvtár, melynek segítségével gradio alkalmazásokat, gépi tanulási modelleket és egyedi függvényeket lehet könnyedén összekapcsolni. A felhasználó nem vizuális szerkesztőben, hanem Python kódban írhatja meg az adatfolyamot, ezt követően a Dagger automatikusan létrehoz egy vizuális canvas-t, ahol minden lépés kimenete ellenőrizhető és módosítható.
A rendszer kiemelten támogatja a Gradio integrációt, és bármely nyilvános Hugging Face Space modul bevonható. Az elkészült munkafolyamat állapota el is menthető, így később folytatható. A videó részletesen bemutatja, hogyan készül egy képből 3D-s objektumot előállító pipeline: először háttér-eltávolítással, utána képkicsinyítéssel, majd egy flux-modellen keresztül történő továbbfejlesztéssel, végül a Trellis 2 modellel történő 3D-s átalakítással.
A bemutató során szóba kerül a könyvtár telepítése, a Python környezeti beállítások, valamint az egyes node-ok (folyamatelem) szerepe. Bemutatásra kerül az is, hogyan lehet hibákat nyomozni a vizuális workflow-n keresztül, és milyen előnye van annak, hogy minden lépés önállóan is végezhető és ellenőrizhető.
