Die besten escalabilidade em produção-Lösungen für Sie

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

escalabilidade em produção

  • Ein auf Python basierendes Multi-Agenten-Verstärkungslernen-Framework zur Entwicklung und Simulation kooperativer und kompetitiver KI-Agenten-Umgebungen.
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    Was ist Multiagent_system?
    Multiagent_system bietet ein umfassendes Werkzeugset zum Erstellen und Verwalten von Multi-Agenten-Umgebungen. Nutzer können benutzerdefinierte Simulationsszenarien definieren, Agentenverhalten spezifizieren und vorimplementierte Algorithmen wie DQN, PPO und MADDPG verwenden. Das Framework unterstützt synchrones und asynchrones Training, wobei Agenten gleichzeitig oder abwechselnd interagieren können. Eingebaute Kommunikationsmodule erleichtern das Nachrichtenversand zwischen Agenten für Kooperationsstrategien. Die Konfiguration von Experimenten erfolgt vereinfacht über YAML-Dateien, und Ergebnisse werden automatisch in CSV oder TensorBoard protokolliert. Visualisierungsskripte helfen bei der Interpretation von Agentenbewegungen, Belohnungsentwicklung und Kommunikationsmustern. Für Forschungs- und Produktionsarbeit entwickelt, skaliert Multiagent_system nahtlos von Einzelmaschinen-Prototypen bis hin zu verteilter Schulung auf GPU-Clustern.
    Multiagent_system Hauptfunktionen
    • Anpassbare Multi-Agenten-Umgebungserstellung
    • Vorimplementierte RL-Algorithmen (DQN, PPO, MADDPG)
    • Synchrones und asynchrones Training
    • Agenten-Kommunikations- und Nachrichtenübertragungsmodule
    • Experiment-Logging und TensorBoard-Integration
    • Eingebaute Visualisierungsskripte und Notizbücher
  • Steel ist ein produktionsfertiges Framework für LLM-Agenten, das Speicher, Tools-Integration, Caching und Beobachtbarkeit für Apps bietet.
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    Was ist Steel?
    Steel ist ein entwicklerzentriertes Framework, das die Erstellung und den Betrieb von LLM-gesteuerten Agenten in Produktionsumgebungen beschleunigt. Es bietet plattformunabhängige Konnektoren für große Modell-APIs, einen In-Memory- und persistenten Speicher, integrierte Tool-Aufrufmuster, automatische Antwort-Caches und detailliertes Tracing für Beobachtbarkeit. Entwickler können komplexe Agenten-Workflows definieren, benutzerdefinierte Tools (z.B. Suche, Datenbankabfragen und externe APIs) integrieren und Streaming-Ausgaben verwalten. Steel abstrahiert die Komplexität der Orchestrierung, sodass Teams sich auf die Geschäftslogik konzentrieren und schnell KI-gesteuerte Anwendungen iterieren können.
  • Python-Framework zum Aufbau fortschrittlicher retrieval-augmented-generation-Pipelines mit anpassbaren Retrievern und LLM-Integration.
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    Was ist Advanced_RAG?
    Advanced_RAG bietet eine modulare Pipeline für retrieval-augmented-generation-Aufgaben, einschließlich Dokumenten-Loader, Vektorindex-Builder und Chain-Manager. Nutzer können verschiedene Vektor-Datenbanken (FAISS, Pinecone) konfigurieren, Retriever-Strategien anpassen (Ähnlichkeitssuche, Hybrid-Suche) und beliebige LLMs integrieren, um kontextbezogene Antworten zu generieren. Es unterstützt zudem Bewertungsmetriken und Protokollierung zur Leistungsoptimierung und ist für Skalierbarkeit und Erweiterbarkeit in Produktionsumgebungen konzipiert.
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