icon
Outils d'IA Agents IA MCP Classement Soumettre et Annoncer
Connexion

Outils AWS Lambda simples et intuitifs

Explorez des solutions AWS Lambda conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

AWS Lambda

  • Llama Deploy

    Déployez des agents IA alimentés par LlamaIndex en tant qu'API de chat évolutives et sans serveur sur AWS Lambda, Vercel ou Docker.
    0
    0
    Qu'est-ce que Llama Deploy ?
    Llama Deploy vous permet de transformer vos index de données LlamaIndex en agents IA prêts pour la production. En configurant des cibles de déploiement telles que AWS Lambda, Vercel Functions ou des conteneurs Docker, vous obtenez des API de chat sécurisées, avec mise à l'échelle automatique, qui servent des réponses depuis votre index personnalisé. Il gère la création des points de terminaison, le routage des requêtes, l'authentification par jeton et la surveillance des performances dès la sortie de la boîte. Llama Deploy simplifie tout le processus de déploiement de l'IA conversationnelle, du test local à la production, en assurant une faible latence et une haute disponibilité.
    Fonctionnalités principales de Llama Deploy
    • Provisionnement d'API de chat sans serveur
    • Support multi-fournisseurs (AWS Lambda, Vercel, Docker)
    • Configuration automatique des points de terminaison et du routage
    • Authentification par jeton
    • Journalisation et surveillance intégrées
    Avantages et inconvénients de Llama Deploy

    Inconvénients

    Manque d'informations tarifaires disponibles publiquement.
    Peut nécessiter une familiarité avec les microservices et la programmation asynchrone pour une utilisation efficace.
    La documentation peut nécessiter des détails supplémentaires sur le dépannage et les cas d'utilisation avancés.

    Avantages

    Facilite un déploiement fluide du développement à la production avec un minimum de modifications de code.
    L'architecture microservices prend en charge une évolutivité facile et une flexibilité des composants.
    Tolérance aux pannes intégrée avec des mécanismes de réessai pour une utilisation robuste en production.
    La gestion d'état simplifie la coordination de workflows complexes en plusieurs étapes.
    La conception axée sur l'asynchrone convient aux besoins de haute concurrence et d'applications en temps réel.

  • AWS Sample Model Context Protocol Demos

    Une série de démos de code AWS illustrant le protocole de contexte du modèle LLM, l'invocation d'outils, la gestion du contexte et les réponses en streaming.
    0
    0
    Qu'est-ce que AWS Sample Model Context Protocol Demos ?
    Les démos AWS Sample Model Context Protocol sont un référentiel open-source présentant des modèles standard pour la gestion du contexte de grands modèles de langage (LLM) et l'invocation d'outils. Il comporte deux démos complètes — une en JavaScript/TypeScript et une en Python — qui implémentent le Protocole de Contexte du Modèle, permettant aux développeurs de construire des agents AI pouvant appeler des fonctions AWS Lambda, conserver l'historique des conversations et diffuser des réponses. Le code d'exemple montre la mise en forme des messages, la sérialisation des arguments de fonction, la gestion des erreurs et des intégrations d'outils personnalisables, accélérant le prototypage des applications d'IA générative.
Vedettes