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 este un compilator ahead-of-time care convertește codul sursă JavaScript și TypeScript în cod mașină nativ sau binare C. Funcționează ca un generator de binare native și transpiler, producând fișiere executabile standalone care nu necesită un runtime sau o mașină virtuală. Proiectul traduce codul sursă în fișiere în limbajul C și formate binare WebAssembly. Include un pipeline direct-to-binary pentru TypeScript, permițând generarea de executabile țintă fără un pas separat de transpilare în JavaScript. Setul de instrumente include, de asemenea, un read-eval-print loop (REPL) interactiv pentru execuția codului în timp real, precum și capabilități pentru debugging-ul codului sursă și profilarea performanței execuției.

Linfa este un framework de machine learning clasic și o suită de învățare statistică implementată în Rust. Oferă o colecție de algoritmi pentru învățare supervizată și nesupervizată, axată pe metode statistice tradiționale precum regresia, clustering-ul și arborii de decizie. Toolkit-ul se distinge prin capacitatea de a fi compilat în WebAssembly, permițând modelelor analitice să ruleze în medii de browser. Utilizează o interfață de algoritm bazată pe trăsături (traits) pentru a standardiza procesul de antrenare și predicție în diferitele sale modele. Biblioteca acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv clasificarea supervizată și regresia valorilor continue. Oferă clustering nesupervizat, metode de ansamblu pentru agregarea modelelor și procesarea semnalelor prin analiza componentelor independente. Suita include, de asemenea, instrumente extinse de preprocesare a datelor pentru normalizarea caracteristicilor, vectorizarea textului și reducerea dimensionalității folosind PCA și t-SNE. Utilitare suplimentare sunt furnizate pentru gestionarea datelor, inclusiv importul CSV și generarea de seturi de date sintetice, precum și instrumente de evaluare a modelelor, cum ar fi matricile de confuzie și metricile de validare încrucișată.