Die besten configuration de l'environnement-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte configuration de l'environnement-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

configuration de l'environnement

  • Terraform-Modul zur Automatisierung der Bereitstellung der Cloud-AI-Agenteninfrastruktur, einschließlich serverloser Rechenleistung, API-Endpunkte und Sicherheit.
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    Was ist AI Agent Terraform Module?
    Das AI Agent Terraform-Modul bietet eine wiederverwendbare Terraform-Konfiguration, die die End-to-End-Bereitstellung eines KI-Agenten-Backends automatisiert. Es erstellt eine AWS VPC, IAM-Rollen mit Least-Privilege-Richtlinien, Lambda-Funktionen, die an OpenAI- oder benutzerdefinierte Modell-APIs angebunden sind, REST-Interfaces im API Gateway sowie optionale Step Functions für Workflow-Orchestrierung. Benutzer können Umgebungsvariablen, Skalierungseinstellungen, Logging und Überwachung anpassen. Das Modul abstrahiert komplexe Cloud-Setups in einfache Eingaben und ermöglicht eine schnelle, konsistente und sichere Bereitstellung von dialogorientierten KI-Agenten, Aufgabenautomatisierungen oder Datenverarbeitungsbots in wenigen Minuten.
    AI Agent Terraform Module Hauptfunktionen
    • Modularer Terraform-Code für KI-Agenteninfrastruktur
    • Automatisierte AWS Lambda- und API-Gateway-Einrichtung
    • Konfigurierbare IAM-Rollen und Sicherheitspolicies
    • Integration mit OpenAI und benutzerdefinierten Modellen
    • Optionale AWS Step Functions-Orchestrierung
  • Eine Open-Source-Mult-Agenten-Verstärkendes Lernen-Framework für die kooperative autonome Fahrzeugsteuerung in Verkehrsszenarien.
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    Was ist AutoDRIVE Cooperative MARL?
    AutoDRIVE Cooperative MARL ist ein Open-Source-Framework, das entwickelt wurde, um kooperative Multi-Agenten-Verstärkendes Lernen (MARL)-Politiken für autonome Fahraufgaben zu trainieren und zu deployen. Es integriert sich mit realistischen Simulatoren zur Modellierung von Verkehrsszenarien wie Kreuzungen, Autobahn-Platooning und Merging. Das Framework implementiert zentrales Training mit dezenter Ausführung, sodass Fahrzeuge gemeinsam erlernte Politiken nutzen können, um die allgemeine Verkehrseffizienz und Sicherheit zu maximieren. Benutzer können Umgebungsparameter konfigurieren, aus Baseline-MARL-Algorithmen auswählen, den Trainingsfortschritt visualisieren und die Koordination der Agenten benchmarken.
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