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Die besten AWS Lambda-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte AWS Lambda-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

AWS Lambda

  • Llama Deploy

    Skalierbare, serverlose Chat-APIs für KI-Agenten auf Basis von LlamaIndex über AWS Lambda, Vercel oder Docker bereitstellen.
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    Was ist Llama Deploy?
    Llama Deploy ermöglicht die Umwandlung Ihrer LlamaIndex-Datenindizes in produktionsreife KI-Agents. Durch die Konfiguration von Zielbereitstellungsplattformen wie AWS Lambda, Vercel Functions oder Docker-Containern erhalten Sie sichere, automatisch skalierte Chat-APIs, die Antworten aus Ihrem benutzerdefinierten Index bereitstellen. Es kümmert sich um das Erstellen von Endpunkten, Request-Routing, tokenbasierte Authentifizierung und Leistungsüberwachung – alles out-of-the-box. Llama Deploy vereinfacht den gesamten Prozess der Bereitstellung von dialogfähiger KI, vom lokalen Testen bis zur Produktion, und garantiert niedrige Latenzzeiten sowie hohe Verfügbarkeit.
    Llama Deploy Hauptfunktionen
    • Serverlose Chat-API-Bereitstellung
    • Unterstützung mehrerer Anbieter (AWS Lambda, Vercel, Docker)
    • Automatisierte Endpunkt- und Routing-Einrichtung
    • Tokenbasierte Authentifizierung
    • Integriertes Logging und Monitoring
    Llama Deploy Vor- und Nachteile

    Nachteile

    Es fehlen öffentlich verfügbare Preisinformationen.
    Für eine effektive Nutzung kann Vertrautheit mit Microservices und asynchroner Programmierung erforderlich sein.
    Die Dokumentation könnte zusätzliche Details zu Fehlerbehebung und fortgeschrittenen Anwendungsfällen erfordern.

    Vorteile

    Ermöglicht nahtlose Bereitstellung von Entwicklung bis Produktion mit minimalen Codeänderungen.
    Microservices-Architektur unterstützt einfache Skalierbarkeit und flexible Komponenten.
    Eingebaute Fehlertoleranz mit Wiederholungsmechanismen für einen robusten Produktionseinsatz.
    Statusverwaltung erleichtert die Koordination komplexer mehrstufiger Workflows.
    Async-first-Design passt zu Anforderungen hoher Parallelität und Echtzeitanwendungen.

  • AWS Sample Model Context Protocol Demos

    Eine Reihe von AWS-Code-Demos, die das LLM Model Context Protocol, Tool-Invocation, Kontextverwaltung und Streaming-Antworten veranschaulichen.
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    Was ist AWS Sample Model Context Protocol Demos?
    Die AWS Sample Model Context Protocol Demos sind ein Open-Source-Repository, das standardisierte Muster für die Kontextverwaltung und Tool-Invocation von Large Language Models (LLM) zeigt. Es enthält zwei vollständige Demos – eine in JavaScript/TypeScript und eine in Python – die das Model Context Protocol implementieren, um Entwicklern die Erstellung von KI-Agenten zu ermöglichen, die AWS Lambda-Funktionen aufrufen, Gesprächshistorien bewahren und Antworten streamen. Beispielcode demonstriert Nachrichtenformatierung, Serialisierung von Funktionsargumenten, Fehlerbehandlung und anpassbare Tool-Integrationen, um die Prototypenentwicklung für generative KI-Anwendungen zu beschleunigen.
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