OPENJALI - Os layer Proactive Embedded Natural Joint Artificial Language Intelligence
Project description
🦁 OPENJALI
OPENJALI (Os layer Proactive Embedded Natural Joint Artificial Language Intelligence) est une plateforme révolutionnaire d'IA souveraine africaine. Conçue par la startup IVOIRE Super Intelligence (IVSI) et fondée par Zousko Nicanor et Groguhé Sery Isaac Landry, cette plateforme fusionne la puissance d'inférence locale d'Ollama avec la capacité d'orchestration Multi-Agents d'Openclaw.
✨ Fonctionnalités Principales
- Inférence Locale Souveraine : Exécutez des modèles massifs (Llama, Gemma, Mistral) sur votre propre machine (GPU/CPU).
- Orchestration Multi-Agents (Crew) : Créez des dizaines de travailleurs IA autonomes via de simples fichiers YAML (
project.yaml). - Mode DJELI (Gemini Live) : Un architecte IA inclus qui configure vocalement tous vos Agents IA en écoutant vos besoins.
- Tools System Natif : Équipez vos agents d'outils puissants (gestion de fichiers locaux, requêtes API externes) pour automatiser vos affaires.
🚀 Installation Rapide
pip install openjali
Pour installer avec le support de l'assistant audio :
pip install "openjali[audio]"
🛠️ Utilisation
Une fois installé, ouvrez votre terminal (CMD/PowerShell) et tapez la commande principale pour afficher l'interface IMAX :
openjali
Commandes usuelles :
openjali pull TheBloke/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF: Télécharge un modèle depuis Hugging Face.openjali run llama3: Discute avec un modèle de langage téléchargé.openjali crew project.yaml: Lance la délégation de tâche à une équipe entière d'IA.openjali djeli: Démarre l'assistant vocal IA (nécessite une clé gratuite Gemini).
🛡️ À Propos d'IVSI
L'objectif d'IVSI est de doter l'écosystème numérique d'une puissance algorithmique de pointe, qui respecte la confidentialité totale des données tout en simplifiant drastiquement le déploiement d'agents.
Conçu avec fierté de l'Afrique au Monde entier.
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| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
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| MD5 |
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- Download URL: openjali-0.1.1-py3-none-any.whl
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- Tags: Python 3
- Uploaded using Trusted Publishing? No
- Uploaded via: twine/6.2.0 CPython/3.11.0
File hashes
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 |
79f844b84232e8eb2c46c209df6c62e4267676b9dbf99f072d9dece77b1e1739
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