Az elmúlt évben számos ún. omni modellt ismerhettünk meg, amelyek képesek hang-, kép-, szöveg- és akár kódadatokat is kezelni. Ezek a fejlett mesterséges intelligencia rendszerek egyetlen modellbe integrálják a különböző modalitásokat, így sokoldalúbb alkalmazások fejlesztését teszik lehetővé.
Ezúttal azonban a fókusz nem egy újabb omni modell bemutatásán van, hanem a Gabber nevű, valós idejű mesterséges intelligencia motoron, amit teljes egészében helyben, a saját gépünkön lehet futtatni. Ez a rendszer lehetővé teszi helyileg, saját hardveren vagy akár felhőmentes környezetben is AI-alapú multimodális alkalmazások létrehozását, amelyek egyszerre képesek hang-, szöveg-, videó- vagy egyéb médiatípusokkal dolgozni.
A videó részletesen bemutatja a Gabber telepítési folyamatát, kiemelve az olyan technológiákat, mint a Docker, valamint az architektúra felépítését is, amelyben a különböző funkciók csomópontokból épülnek fel és valós idejű adatfolyamokat kezelnek. Külön hangsúlyt kapnak a gráf-alapú munkafolyamatok, az egyszerű bővíthetőség és az integrált visszacsatolási lehetőségek.
Olyan kérdések is felmerülnek, mint például: mennyire lehet rugalmasan bővíteni egy ilyen rendszert többféle modalitásra, hogyan kezelhető a késleltetés és a különféle hardverek támogatása, illetve miként lehet mindezt egyszerűen vizuális felületen konfigurálni.
