Serwer Jev Rerank
Gotowy serwer API rerank oparty na modelu Jev firmy TypeSafe AI, kompatybilny z protokołami rerank Cohere, Jina i Voyage dla stosów RAG.
OPEN SOURCE · CURATED REPOSITORIES
Curated Jev SDKs, tools, demos, integrations, benchmarks, and research projects. Repository metrics come from GitHub; titles, summaries, and categories are editorial.
Według GitHub Stars
Według przyrostu Stars i aktywności aktualizacji
Gotowy serwer API rerank oparty na modelu Jev firmy TypeSafe AI, kompatybilny z protokołami rerank Cohere, Jina i Voyage dla stosów RAG.
Implementuje kompatybilny z Jev/System One API wnioskowania decyzyjnego z silnikiem CUDA, bezpośrednim użyciem oficjalnego SDK, wykonywalnymi przykładami i powtarzalnymi benchmarkami.
Zgodne z TypeSafe API System One działające na Raspberry Pi, oparte na llama.cpp Q8 i głowie decyzyjnej torch, 4,8 razy szybsze niż oficjalne SDK z identycznymi decyzjami.
Niezależny od modelu serwer zgodny z Jev, oferujący szybkie decyzje poprzez logprobs pojedynczego tokena i działający z dowolnym punktem końcowym zgodnym z OpenAI.
Serwer proof-of-concept implementujący Jev API TypeSafe przy użyciu lokalnych punktów kontrolnych Laya, zweryfikowany z prawdziwym SDK.
Model decyzyjny odtwarzający architekturę TypeSafe Jev, zgodny z System One API i używany przez typesafe-sdk; zawiera demo, ocenę i skrypty treningowe.
OpenJev Multimodal to niezależna, lokalna implementacja API zgodnego z Jev/SystemOne z wykorzystaniem Qwen i llama.cpp/Metal. Zapewnia prymitywy Noul, Choice i Score, wejście wizyjne, playground, przykłady oraz benchmarki na małej próbie.
Decis implementuje kontrakt API System One od TypeSafe, jest zgodny z punktem końcowym /v1/systemone Jev, działa z oficjalnym typesafe-sdk i może uruchamiać otwarte modele decyzyjne, takie jak Laya i kev.
dan to biblioteka i serwer języka Python, który zamienia dowolny przyczynowy model językowy z otwartymi wagami na model System One z interfejsem API zgodnym z Jev, odczytując prawdopodobieństwa tokenów etykiet w jednym prefillu. Zawiera narzędzia do kalibracji i treningu LoRA.
Natywny runtime w Go do decyzji Jev/System One wykorzystujący Gemmę, obsługujący Noul, Choice i Score, z benchmarkami i playgroundem webowym.
Samodzielnie hostowane API i interfejs webowy dla strukturalnych modeli decyzyjnych Laya, zgodne z formatem API TypeSafe Jev.
Punkt końcowy API zgodny z Jev oparty na otwartych modelach (tylko prefill), implementujący punkty końcowe oceny TypeSafe Jev/System One z Qwen3.6-35B-A3B na SGLang.