What is Aana?
將您的機器學習原型從實驗階段轉移到穩健、可擴展的應用程式，往往會遇到重重障礙。有效地部署模型、整合多樣化的資料類型，以及管理基礎設施，都可能拖慢開發速度並增加複雜性。Aana SDK 是一個專為像您這樣的開發者設計的 Python 框架，旨在簡化構建和部署具備 AI 功能、可處理視覺、音訊和語言資料的多模態應用程式的流程。Aana 建構於 Ray 分散式運算框架之上，提供各種工具來管理大規模 ML 模型部署，並更輕鬆地建構複雜的系統，例如搜尋引擎、推薦平台或資料洞察工具。
此框架著重於簡化操作上的挑戰，讓您可以專注於 AI 應用程式的核心邏輯。無論您是使用 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系統，還是結合多個專業模型，Aana 都提供了一種結構化的方法，以可靠性、可擴展性和開發者體驗為基礎。
主要特色
Aana SDK 包含多項旨在加速開發並確保穩健部署的功能：
⚙️ 彈性的模型部署： 在單一機器上無縫部署您的機器學習模型以進行開發，或使用 Ray 在叢集上輕鬆擴展它們以用於生產工作負載。配置副本和資源分配（例如 GPU）以符合您的需求。
🔌 自動 API 產生： 使用簡單的 Python 類別和類型註釋來定義您應用程式的端點。Aana 會自動產生相應的 API，並包含輸入/輸出驗證，從而為您節省大量的樣板程式碼。
🌊 內建的串流支援： 透過串流傳輸從端點產生的輸出，來啟用即時資料處理。這對於涉及大型語言模型 (LLM) 或即時資料饋送的應用程式特別有用。
⏱️ 輕鬆的任務佇列： 將任何定義的端點作為背景任務執行，而無需修改您的核心端點程式碼。這簡化了處理長時間運行的流程或非同步管理工作負載。
🧩 豐富的整合： 利用與熱門 ML 模型和函式庫的預先建置整合，包括用於 ASR 的 Whisper、用於最佳化 LLM 服務的 vLLM、Hugging Face Transformers 和用於 RAG 管道的 Deepset Haystack。我們會不斷新增更多整合。
📄 自動化文件： 從您的端點定義自動產生 API 文件，確保您應用程式的介面始終有清楚的文件記錄，並且可透過 Swagger UI 等工具存取。
🧱 預定義的資料類型： 針對常見的多模態資料（如圖像和影片）使用現成的類型，簡化 API 端點內的資料處理和驗證。
使用案例
以下是 Aana SDK 可以大幅簡化開發的幾個情境：
建構影片分析管道： 假設您需要轉錄和摘要影片。使用 Aana，您可以為 ASR 模型（例如整合的 Whisper）定義一個部署，並為摘要 LLM 定義另一個部署。然後，端點可以協調此流程：接收影片輸入、提取音訊、將其傳送到 ASR 部署，並將轉錄傳遞到 LLM 部署以進行摘要，並可能串流傳回結果。範例程式碼展示了轉錄影片是多麼簡單。
建立互動式多模態聊天應用程式： 考慮「與影片聊天」範例。Aana 使您可以部署用於分析影片畫面（視覺）和音訊軌道的模型。端點可以接收使用者問題以及影片上傳。然後，它會與已部署的模型互動，以從兩種模式中提取相關資訊（例如，識別物件或口語關鍵字），並可能使用 LLM 或 RAG 系統來產生基於組合資訊的關聯式答案。
部署可擴展的 RAG 系統以進行搜尋： 如果您正在建構文件上的語意搜尋引擎，Aana 可以管理嵌入模型和向量資料庫的部署（透過 Haystack 等整合）。端點可以處理使用者查詢，使用透過 Aana 部署的 RAG 管道來檢索相關的文件區塊，並可能使用 LLM 部署來合成最終答案。Aana 的可擴展性確保系統可以有效地處理不斷增加的文件數量和使用者查詢。
結論
Aana SDK 直接解決了開發者在將 AI 模型從原型轉移到生產環境時面臨的常見問題，尤其是對於複雜的多模態應用程式。透過提供建構於 Ray 之上的可靠、可擴展的框架，並自動化 API 產生、文件記錄和部署配置等關鍵方面，Aana 讓您可以更快地建構和迭代。它著重於模組化和整合，使其成為開發複雜 AI 系統的實用選擇。儘管仍在積極開發中，Aana 為您下一代的 AI 驅動應用程式提供了一個有前景的基礎。
常見問題
1. Aana SDK 究竟是什麼？ Aana SDK 是一個 Python 框架，旨在簡化使用多種類型資料（如文字、圖像、音訊、影片）的 AI 應用程式的開發和大規模部署，這些應用程式通常稱為多模態應用程式。它有助於管理 ML 模型並建構周圍的應用程式邏輯。
2. Aana SDK 的目標受眾是誰？ 它主要針對正在建構包含機器學習模型的應用程式的 Python 開發者，特別是那些處理多模態資料或需要以可靠的方式大規模部署模型的人。如果您發現部署和整合 ML 模型具有挑戰性，那麼 Aana 可能適合您。
3. Aana SDK 如何實現可擴展性？ Aana SDK 建構於 Ray (ray.io) 之上，Ray 是一個用於分散式運算的開放原始碼框架。這允許 Aana 應用程式及其底層模型部署在叢集中跨多個機器水平擴展，從而有效地處理增加的負載和更大的資料集。
4. 我可以使用 Aana 部署哪些類型的機器學習模型？ 您可以部署各種模型，特別是那些處理視覺、音訊和語言的模型。Aana 針對熱門模型/函式庫（如 Whisper (ASR)、vLLM (LLM) 和 Hugging Face Transformers）具有特定的整合。它還支援建構 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系統。您也可以為其他模型定義自訂部署。
5. Aana SDK 是否已準備好用於生產環境？ SDK 目前正在積極開發中，這表示某些功能可能正在演進或尚未完全實作。但是，它為部署和應用程式建構提供了核心功能。文件建議使用 Serve Config Files 進行生產部署，這表示朝向穩定生產用途的途徑。與任何積極開發的框架一樣，建議對生產情境進行徹底的測試。
6. 如何開始使用 Aana SDK？ 您可以透過 pip 安裝它 (pip install aana)。文件提供了「入門」指南、程式碼範例（如影片轉錄應用程式）和 GitHub 上的應用程式範本 (Aana App Template)，以協助您快速建構您的第一個專案。探索範例應用程式也是了解 Aana 實際運作方式的好方法。
More information on Aana
Launched
2005-08
Pricing Model
Free
Starting Price
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Tech used
Google Analytics,Google Tag Manager,Webflow,Amazon AWS CloudFront,Cloudflare CDN,JSDelivr,Google Fonts,jQuery,Gzip,HTTP/3,OpenGraph,HSTS,reCaptcha,YouTube
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Aana was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-03-26.
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