Outils configuration de l'environnement simples et intuitifs

Explorez des solutions configuration de l'environnement conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

configuration de l'environnement

  • Module Terraform pour automatiser le provisionnement de l'infrastructure cloud des agents IA, y compris le calcul sans serveur, les points de terminaison API et la sécurité.
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    Qu'est-ce que AI Agent Terraform Module ?
    Le module Terraform AI Agent fournit une configuration Terraform réutilisable qui automatise le provisioning complet d'un backend d'agent IA. Il crée un VPC AWS, des rôles IAM avec des politiques de moindre privilège, des fonctions Lambda reliées aux API OpenAI ou personnalisées, des interfaces REST API Gateway, et des Step Functions optionnels pour l'orchestration de workflows. Les utilisateurs peuvent personnaliser les variables d'environnement, les paramètres de mise à l'échelle, la journalisation et la surveillance. Le module abstrait la complexité de la configuration cloud en entrées simples, permettant un déploiement rapide, cohérent et sécurisé d'agents conversationnels IA, d'automatisations de tâches ou de bots de traitement de données en quelques minutes.
    Fonctionnalités principales de AI Agent Terraform Module
    • Code Terraform modulaire pour l'infrastructure de l'agent IA
    • Configuration automatisée de Lambda AWS et API Gateway
    • Rôles IAM configurables et politiques de sécurité
    • Intégration avec OpenAI et modèles personnalisés
    • Orchestration optionnelle avec Step Functions AWS
  • Un cadre d'apprentissage par renforcement multi-agent open-source pour la conduite autonome coopérative en scénarios de trafic.
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    Qu'est-ce que AutoDRIVE Cooperative MARL ?
    AutoDRIVE Cooperative MARL est un cadre open-source conçu pour entraîner et déployer des politiques d'apprentissage par renforcement multi-agent coopératif (MARL) pour des tâches de conduite autonome. Il s'intègre avec des simulateurs réalistes pour modéliser des scénarios de trafic tels que les intersections, le convoi sur autoroute et la fusion. Le cadre implémente une formation centralisée avec une exécution décentralisée, permettant aux véhicules d'apprendre des politiques partagées pour maximiser l'efficacité et la sécurité globales du trafic. Les utilisateurs peuvent configurer les paramètres de l’environnement, choisir parmi des algorithmes MARL de base, visualiser la progression de l'apprentissage et évaluer la coordination des agents.
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