Outils Streaming-Daten simples et intuitifs

Explorez des solutions Streaming-Daten conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

Streaming-Daten

  • FastAPI Agents est un framework open-source qui déploie des agents basés sur LLM en tant qu'API RESTful en utilisant FastAPI et LangChain.
    0
    0
    Qu'est-ce que FastAPI Agents ?
    FastAPI Agents offre une couche de service robuste pour le développement d'agents basés sur LLM en utilisant le framework web FastAPI. Il permet de définir le comportement des agents avec des chaînes LangChain, des outils et des systèmes de mémoire. Chaque agent peut être exposé comme un point de terminaison REST standard, supportant des requêtes asynchrones, des réponses en streaming et des charges utiles personnalisables. L'intégration avec des magasins de vecteurs permet la génération augmentée par récupération pour des applications axées sur la connaissance. Le framework comprend une journalisation intégrée, des hooks de surveillance et une prise en charge de Docker pour le déploiement en conteneur. Il est facile d'étendre les agents avec de nouveaux outils, middleware et authentification. FastAPI Agents accélère la mise sur le marché des solutions IA, en assurant la sécurité, la scalabilité et la maintenabilité des applications basées sur des agents en entreprise et en recherche.
    Fonctionnalités principales de FastAPI Agents
    • Points de terminaison d'agents RESTful
    • Gestion asynchrone des requêtes
    • Support de la réponse en streaming
    • Intégration avec LangChain
    • Support RAG pour magasins de vecteurs
    • Définitions d'outils et de chaînes personnalisées
    • Journalisation et surveillance intégrées
    • Containerisation Docker
    Avantages et inconvénients de FastAPI Agents

    Inconvénients

    Aucune information tarifaire directe disponible
    Pas de présence d’application mobile ou extension
    La compatibilité expérimentale avec OpenAI SDK peut manquer de stabilité

    Avantages

    Intégration transparente de plusieurs frameworks d’agents IA
    Fonctionnalités de sécurité intégrées pour protéger les points de terminaison
    Haute performance et scalabilité grâce à FastAPI
    Conteneurs Docker préconstruits pour un déploiement facile
    Génération automatique de documentation d’API
    Architecture extensible permettant le support personnalisé des frameworks d’agents
    Documentation complète et exemples concrets
  • SPEAR orchestre et affine les pipelines d'inférence IA en bordure, gère les flux de données, le déploiement de modèles et les analyses en temps réel.
    0
    0
    Qu'est-ce que SPEAR ?
    SPEAR (Scalable Platform for Edge AI Real-Time) est conçu pour gérer le cycle de vie complet de l'inférence IA en périphérie. Les développeurs peuvent définir des pipelines de flux qui ingèrent des données de capteurs, vidéos ou journaux via des connecteurs vers Kafka, MQTT ou sources HTTP. SPEAR déploie dynamiquement des modèles containerisés sur des nœuds de travail, équilibrant la charge à travers des clusters tout en garantissant des réponses à faible latence. Il comprend une gestion de version intégrée, des contrôles de santé et de la télémétrie, et expose des métriques à Prometheus et Grafana. Les utilisateurs peuvent appliquer des transformations personnalisées ou des alertes via une architecture de plugins modulaires. Avec une mise à l’échelle automatisée et une récupération d’erreurs, SPEAR fournit une analyse en temps réel fiable pour l’IoT, l’automatisation industrielle, les villes intelligentes et les systèmes autonomes dans des environnements hétérogènes.
Vedettes