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разработка LLM

  • SimplerLLM es un marco de trabajo ligero en Python para construir y desplegar agentes de IA personalizables utilizando cadenas LLM modulares.
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    ¿Qué es SimplerLLM?
    SimplerLLM proporciona a los desarrolladores una API minimalista para componer cadenas LLM, definir acciones del agente y orquestar llamadas a herramientas. Con abstracciones integradas para retención de memoria, plantillas de instrucciones y análisis de resultados, los usuarios pueden ensamblar rápidamente agentes conversacionales que mantienen el contexto entre interacciones. El marco se integra perfectamente con modelos de OpenAI, Azure y HuggingFace, y soporta conjuntos de herramientas pluggables para búsquedas, calculadoras y APIs personalizadas. Su núcleo liviano minimiza dependencias, permitiendo un desarrollo ágil y un despliegue sencillo en la nube o en el borde. Ya sea que construyas chatbots, asistentes de QA o automatizadores de tareas, SimplerLLM simplifica los pipelines end-to-end de agentes LLM.
  • DopplerAI es una API para construir aplicaciones LLM con memoria y búsqueda vectorial.
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    ¿Qué es DopplerAI?
    DopplerAI es una API avanzada diseñada para ayudar a los desarrolladores a crear aplicaciones sofisticadas de Modelo de Lenguaje Grande (LLM). Incluye capacidades de memoria integradas y búsqueda vectorial, proporcionando un marco robusto para desarrollar chatbots, asistentes virtuales y otras aplicaciones interactivas de IA. Con DopplerAI, los usuarios pueden lograr una mejor retención de contexto en las conversaciones y una recuperación de información más precisa, mejorando la experiencia general del usuario y la funcionalidad de las aplicaciones impulsadas por IA.
  • Una herramienta que permite que agentes de IA interactúen de manera autónoma con contratos inteligentes de Ethereum, consulten datos de blockchain y ejecuten transacciones de forma segura.
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    ¿Qué es EVM Agent Kit?
    El EVM Agent Kit ofrece una arquitectura modular para construir agentes inteligentes que interactúan de forma fluida con las redes Ethereum. En su núcleo, aprovecha modelos de lenguaje grandes para generar cadenas de instrucciones que se interpretan en llamadas JSON-RPC para recuperar datos en la cadena y ejecutar transacciones. Los desarrolladores pueden integrar lógica personalizada para gestión de carteras, estimación de gas y validación de resultados. El kit incluye plantillas para escenarios como intercambios de tokens, auditorías de contratos y análisis en cadena. Al abstraer las complejidades del EVM de bajo nivel, permite prototipado rápido de agentes que monitorean saldos de carteras, decodifican eventos de contratos inteligentes y ejecutan operaciones de forma autónoma según estrategias predefinidas. Conectores extensibles facilitan la integración con principales proveedores de LLM y redes blockchain, asegurando flexibilidad en el diseño de los agentes.
  • Parea AI proporciona herramientas para evaluar, probar y monitorear aplicaciones LLM.
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    ¿Qué es parea.ai?
    Parea AI es un kit de herramientas integral destinado a equipos de IA para agilizar el desarrollo y la implementación de aplicaciones LLM. Facilita el seguimiento robusto de experimentos, evaluaciones detalladas y monitoreo efectivo del rendimiento de LLM. Desde el seguimiento de entrada/salida, análisis de costos hasta anotaciones humanas, Parea asegura que los equipos tengan todas las herramientas necesarias para enviar LLMs listos para producción con confianza. La plataforma es compatible con bibliotecas populares como OpenAI y LangChain, mejorando su usabilidad en diferentes proyectos de IA.
  • Un ejemplo en Python que demuestra agentes de IA basados en LLM con herramientas integradas como búsqueda, ejecución de código y QA.
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    ¿Qué es LLM Agents Example?
    El ejemplo de agentes LLM proporciona una base de código práctica para construir agentes de IA en Python. Demuestra cómo registrar herramientas personalizadas (búsqueda web, solucionador matemático mediante WolframAlpha, analizador CSV, REPL de Python), crear agentes de chat y basados en recuperación, y conectar con almacenamientos vectoriales para responder preguntas de documentos. El repositorio ilustra patrones para mantener la memoria de la conversación, despachar dinámicamente llamadas a herramientas y encadenar múltiples prompts de LLM para resolver tareas complejas. Los usuarios aprenden a integrar APIs de terceros, estructurar flujos de trabajo de agentes y ampliar el marco con nuevas capacidades; todo ello como una guía práctica para experimentación y prototipado por desarrolladores.
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