問題の背景
多くのAIフレームワークは、特定のクラウドサービスやハードウェアプラットフォームに深く結びついているため、移行コストが高くつく。
ポケットフロー・ソリューション
- ゼロ依存設計：必要なのは標準のPython環境のみで、サードパーティのライブラリは不要
- LLM互換ソリューション：任意のAPIアクセスをサポート
# 接入OpenAI示例 flow.add_node("llm", lambda x: openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5", messages=[{"role":"user","content":x}])) - クロスプラットフォーム動作：ローカルPC、Raspberry Pi、クラウドサーバーなどの環境間でシームレスな移行が可能。
マイグレーション実施に関する推奨事項
1.段階的な代替案：まず非中核モジュールを移行する
2.抽象インターフェース層：必要なベンダー・サービスの二次カプセル化
3.コンフィギュレーション・センターの利用：APIキーなどの揮発性パラメータの外部化
このソリューションにより、ベンダーロックインは完全に回避でき、移行コストは90%によって削減される。
この答えは記事から得たものである。PocketFlow：100行のコードでAIアプリケーションを開発するための最小限のフレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " AIアプリケーション開発におけるベンダーロックインを克服するには？
