Herramientas 프로그래밍 인터페이스 de alto rendimiento

Accede a soluciones 프로그래밍 인터페이스 que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

프로그래밍 인터페이스

  • Ollama proporciona una interacción fluida con modelos de IA a través de una interfaz de línea de comandos.
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    ¿Qué es Ollama?
    Ollama es una plataforma innovadora diseñada para simplificar el uso de modelos de IA al proporcionar una interfaz de línea de comandos optimizada. Los usuarios pueden acceder, ejecutar y gestionar diversos modelos de IA sin tener que lidiar con procesos de instalación o configuración complejos. Esta herramienta es perfecta para desarrolladores y entusiastas que desean aprovechar las capacidades de IA en sus aplicaciones de manera eficiente, ofreciendo una gama de modelos preconstruidos y la opción de integrar modelos personalizados con facilidad.
  • Explora y utiliza las API de Modelos de Lenguaje Grande para mejorar las capacidades de IA de tu aplicación.
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    ¿Qué es Andes - Machine Learning API Marketplace?
    Andes ofrece una variedad de API de Modelos de Lenguaje Grande (LLM) para desarrolladores que buscan mejorar sus aplicaciones con capacidades avanzadas de IA. Al conectarse con tecnología de IA líder, puedes integrar fácilmente características como procesamiento de lenguaje natural, generación automática de texto y traducción. Ya sea que estés desarrollando un chatbot, una herramienta de generación de contenido o cualquier otra aplicación que pueda beneficiarse de la IA, Andes proporciona las herramientas que necesitas para liberar el poder de la IA en tus aplicaciones.
  • Acción LightJason para resolver problemas de programación lineal en Java con definiciones dinámicas de objetivos y restricciones.
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    ¿Qué es Java Action Linearprogram?
    El módulo Java Action Linearprogram proporciona una acción especializada para el marco LightJason que permite a los agentes modelar y resolver tareas de optimización lineal. Los usuarios pueden configurar coeficientes objetivos, agregar restricciones de igualdad y desigualdad, seleccionar métodos de solución y ejecutar el solucionador durante un ciclo de razonamiento del agente. Una vez ejecutada, la acción devuelve los valores de variables optimizadas y la puntuación del objetivo que los agentes pueden usar para planificación o ejecución posterior. Este componente plug-and-play abstrae la complejidad del solucionador mientras mantiene control total sobre las definiciones del problema a través de interfaces Java.
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