要約
Wrapyfi は、分散システムやロボット工学アプリケーション向けに、YARP、ROS、ROS 2、ZeroMQ などのサポートされているさまざまなミドルウェアを選択して利用するためのインターフェイスを提供する Python フレームワークです。
パブリッシュ/サブスクライブやリクエスト/リプライなどの一般的な通信パターンをサポートします。
このフレームワークにより、TensorFlow、JAX、MXNet、PyTorch、PaddlePaddle などの広く使用されている深層学習フレームワークのデータ型のエンコードとデコードが可能になります。
Wrapyfi は、デバイス固有のテンソルのシリアル化も容易にします。
これは、分散環境における異なるコンポーネント間の信頼性の高いデータ転送と相互運用性が必要なシナリオで特に役立ちます。
ユーザーがスケーラブルなモジュール式システムを開発するために Wrapyfi を実装する際に役立つ、包括的なドキュメントと例が用意されています。
要約(オリジナル)
Wrapyfi is a Python framework that provides an interface for selecting and utilizing various supported middleware, including YARP, ROS, ROS 2, and ZeroMQ, for distributed systems and robotics applications. It supports common communication patterns like publish-subscribe and request-reply. The framework enables encoding and decoding of data types from widely used deep learning frameworks such as TensorFlow, JAX, MXNet, PyTorch, and PaddlePaddle. Wrapyfi also facilitates the serialization of device-specific tensors. It is particularly useful in scenarios requiring reliable data transfer and interoperability between different components in distributed environments. Comprehensive documentation and examples are available to assist users in implementing Wrapyfi for developing scalable and modular systems.
arxiv情報
| 著者 | Fares Abawi,Philipp Allgeuer,Di Fu,Stefan Wermter |
| 発行日 | 2023-09-28 08:44:34+00:00 |
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