Solutions журналирование в реальном времени pour réussir

Adoptez des outils журналирование в реальном времени conçus pour maximiser vos performances et simplifier vos projets.

журналирование в реальном времени

  • Cloudflare Agents permet aux développeurs de construire, déployer et gérer des agents IA en périphérie pour des tâches de conversation et d'automatisation à faible latence.
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    Qu'est-ce que Cloudflare Agents ?
    Cloudflare Agents est une plateforme d'agents IA construite au-dessus de Cloudflare Workers, offrant un environnement convivial pour concevoir des agents autonomes en périphérie du réseau. Il s'intègre avec les principaux modèles linguistiques (ex : OpenAI, Anthropic), proposant des invites configurables, une logique de routage, un stockage de mémoire et des connecteurs de données comme Workers KV, R2 et D1. Les agents effectuent des tâches telles que l'enrichissement de données, la modération de contenu, les interfaces conversationnelles et l'automatisation des flux, en exécutant des pipelines répartis sur plusieurs sites périphériques. Avec la gestion des versions intégrée, la journalisation et les métriques de performance, Cloudflare Agents fournit des réponses fiables, à faible latence, avec une gestion sécurisée des données et une évolutivité transparente.
  • Un simulateur d'apprentissage par renforcement multi-agent en open source permettant un entraînement parallèle évolutif, des environnements personnalisables et des protocoles de communication entre agents.
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    Qu'est-ce que MARL Simulator ?
    Le MARL Simulator est conçu pour faciliter le développement efficace et scalable d'algorithmes d'apprentissage par renforcement multi-agent (MARL). En utilisant le backend distribué de PyTorch, il permet aux utilisateurs d'exécuter un entraînement parallèle sur plusieurs GPU ou nœuds, réduisant significativement la durée des expériences. Le simulateur offre une interface environnementale modulaire qui supporte des scénarios de référence standard — tels que la navigation collaborative, le prédateur-préy, et le monde en grille — ainsi que des environnements personnalisés. Les agents peuvent utiliser divers protocoles de communication pour coordonner leurs actions, partager des observations et synchroniser des récompenses. Les espaces de récompense et d’observation configurables permettent un contrôle précis de la dynamique d'entraînement, tandis que des outils de journalisation et de visualisation intégrés fournissent des aperçus en temps réel des métriques de performance.
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