Awesome GitHub RepositoriesMulti-Language Wasm Compilers

WasmEdge is an extensible WebAssembly runtime that executes WebAssembly bytecode in a secure sandbox for cloud, edge, and embedded applications. It functions as a multi-language compiler, compiling applications written in Rust, JavaScript, Go, and Python into WebAssembly bytecode for sandboxed execution, and as a server-side JavaScript runtime that runs JavaScript programs with ES6 modules, NPM packages, and Node.js-compatible APIs. The runtime also serves as an AI inference runtime, executing AI models from JavaScript using WASI-NN plug-ins for inference tasks on personal devices and edge har

Enso is a visual dataflow programming environment and multi-language data processing engine that compiles Enso, Python, Java, and JavaScript into a unified representation with a shared memory model for zero-overhead inter-language calls. It functions as a self-service data preparation and analysis platform where users can build data pipelines by connecting nodes in a graph, switching between a no-code visual interface and a code view while keeping all changes reviewable. The platform also serves as a cloud data workflow scheduler and API exposer, allowing workflows to run on a timetable or be

Spin is a WebAssembly serverless framework and development toolchain for building and running portable microservices. It functions as an event-driven orchestrator and runtime that executes WebAssembly components, allowing developers to map HTTP requests, Redis messages, and cron schedules to specific modules. The project distinguishes itself by implementing a Wasm-based AI inference gateway, enabling components to perform model inference and generate text embeddings. It utilizes the WebAssembly Component Model and WASI for language-agnostic composition and portable host interfacing, while emp

Porffor ist ein Ahead-of-Time-Compiler, der JavaScript- und TypeScript-Quellcode in native Maschinencode- oder C-Binärdateien konvertiert. Er fungiert als nativer Binary-Generator und Transpiler, der eigenständige ausführbare Dateien erstellt, die keine Runtime oder virtuelle Maschine benötigen. Das Projekt übersetzt Quellcode in C-Sprachdateien und WebAssembly-Binärformate. Es enthält eine Direct-to-Binary-Pipeline für TypeScript, die die Generierung von Ziel-Executables ohne einen separaten Transpilierungsschritt zu JavaScript ermöglicht. Das Toolset enthält zudem eine interaktive Read-Eval-Print-Loop (REPL) für die Codeausführung in Echtzeit sowie Funktionen zum Debuggen von Quellcode und zum Profiling der Ausführungsperformance.

Linfa ist ein Framework für klassisches maschinelles Lernen und eine Suite für statistisches Lernen, die in Rust implementiert ist. Sie bietet eine Sammlung von Algorithmen für überwachtes und unüberwachtes Lernen, die sich auf traditionelle statistische Methoden wie Regression, Clustering und Entscheidungsbäume konzentriert. Das Toolkit zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, in WebAssembly kompiliert zu werden, was es analytischen Modellen ermöglicht, in Browserumgebungen ausgeführt zu werden. Es verwendet eine merkmalsbasierte Algorithmus-Schnittstelle, um den Prozess des Trainings und der Vorhersage über seine verschiedenen Modelle hinweg zu standardisieren. Die Bibliothek deckt ein breites Spektrum an Funktionen ab, einschließlich überwachter Klassifizierung und Regression kontinuierlicher Werte. Sie bietet unüberwachtes Clustering, Ensemble-Methoden für die Modellaggregation und Signalverarbeitung durch unabhängige Komponentenanalyse. Die Suite enthält zudem umfangreiche Datenvorverarbeitungstools für Merkmalsnormalisierung, Textvektorisierung und Dimensionsreduktion mittels PCA und t-SNE. Zusätzliche Dienstprogramme werden für die Datenverwaltung bereitgestellt, einschließlich CSV-Import und Generierung synthetischer Datensätze sowie Tools zur Modellevaluierung wie Konfusionsmatrizen und Kreuzvalidierungsmetriken.