Herramientas configuration de l'environnement de alto rendimiento

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configuration de l'environnement

  • Módulo de Terraform para automatizar el aprovisionamiento de infraestructura en la nube de agentes de IA, incluyendo cómputo sin servidor, puntos finales API y seguridad.
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    ¿Qué es AI Agent Terraform Module?
    El módulo Terraform AI Agent proporciona una configuración reutilizable que automatiza el aprovisionamiento completo de un backend de agente IA. Crea un VPC de AWS, roles IAM con políticas de privilegios mínimos, funciones Lambda conectadas a APIs de OpenAI o modelos personalizados, interfaces REST de API Gateway y Step Functions opcionales para la orquestación de flujos de trabajo. Los usuarios pueden personalizar variables de entorno, configuraciones de escalado, registros y monitoreo. El módulo abstrae la configuración compleja de la nube en entradas simples, permitiendo un despliegue rápido, coherente y seguro de agentes de IA conversacionales, automatización de tareas o bots de procesamiento de datos en minutos.
    Características principales de AI Agent Terraform Module
    • Código Terraform modular para infraestructura de agentes IA
    • Configuración automática de Lambda y API Gateway de AWS
    • Roles IAM configurables y políticas de seguridad
    • Integración con OpenAI y modelos personalizados
    • Orquestación opcional con Step Functions de AWS
  • Un marco de código abierto basado en múltiples agentes con aprendizaje por refuerzo para el control cooperativo de vehículos autónomos en escenarios de tráfico.
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    ¿Qué es AutoDRIVE Cooperative MARL?
    AutoDRIVE Cooperative MARL es un marco de código abierto diseñado para entrenar y desplegar políticas de aprendizaje por refuerzo multiactores cooperativos para tareas de conducción autónoma. Se integra con simuladores realistas para modelar escenarios de tráfico como intersecciones, formación de convoy en autopistas y escenarios de fusión. El marco implementa entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada, permitiendo que los vehículos aprendan políticas compartidas que maximicen la eficiencia y seguridad del tráfico global. Los usuarios pueden configurar parámetros del entorno, escoger algoritmos MARL de referencia, visualizar el progreso del entrenamiento y evaluar la coordinación de los agentes.
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