Outils контроль доступа на основе ролей simples et intuitifs

Explorez des solutions контроль доступа на основе ролей conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

контроль доступа на основе ролей

  • TiDB propose une solution de base de données tout-en-un pour les applications IA avec recherche de vecteurs et graphes de connaissance.
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    Qu'est-ce que AutoFlow ?
    TiDB est une solution intégrée de base de données adaptée aux applications IA. Elle supporte la recherche par vecteurs, la recherche sémantique de graphes de connaissance et la gestion des données opérationnelles. Son architecture sans serveur garantit fiabilité et évolutivité, éliminant le besoin de synchronisation manuelle des données et de gestion de plusieurs magasins de données. Avec des fonctionnalités de niveau entreprise telles que le contrôle d'accès basé sur les rôles, le chiffrement et la haute disponibilité, TiDB est idéal pour les applications IA prêtes à la production qui exigent performance, sécurité et facilité d'utilisation. La compatibilité de la plateforme TiDB s'étend à la fois aux déploiements basés sur le cloud et locaux, la rendant polyvalente pour divers besoins d'infrastructure.
  • BeeAI est un constructeur d'agents IA sans code pour le support client personnalisé, la génération de contenu et l'analyse de données.
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    Qu'est-ce que BeeAI ?
    BeeAI est une plateforme web qui permet aux entreprises et aux particuliers de créer et gérer des agents IA sans coder. Elle supporte l'ingestion de documents comme PDFs et CSVs, l'intégration avec des API et des outils, la gestion de la mémoire des agents, et le déploiement en tant que widgets de chat ou via API. Avec des tableaux de bord analytiques et un accès basé sur les rôles, vous pouvez surveiller la performance, faire évoluer les workflows et faire évoluer vos solutions IA en toute simplicité.
  • Créez et déployez des applications AI évolutives avec le cadre Python sécurisé de Morph.
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    Qu'est-ce que Morph ?
    Morph aide les utilisateurs à construire rapidement des applications AI qui peuvent être déployées en toute sécurité avec facilité. La plateforme prend en charge les connexions à des sources de données telles que BigQuery et Snowflake, et permet le traitement des données à l'aide des API OpenAI et des modèles ML en Python. Avec Morph, vous pouvez créer des écrans interactifs en Markdown et les partager via des URL. De plus, le cadre est équipé par défaut de contrôle d'accès basé sur les rôles et de fonctionnalités de sécurité avancées pour garantir la protection de vos données.
  • Swarms World vous permet de déployer et d'orchestrer des essaims d'agents IA autonomes pour automatiser des workflows complexes et des tâches collaboratives.
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    Qu'est-ce que Swarms World ?
    Swarms World propose une interface unifiée pour concevoir des systèmes multi-agents, permettant aux utilisateurs de définir des rôles, des protocoles de communication et des flux de travail visuellement ou via du code. Les agents peuvent collaborer, déléguer des sous-tâches et agréger les résultats en temps réel. La plateforme supporte les déploiements sur site, cloud et Edge, avec une journalisation intégrée, des métriques de performance et une mise à l'échelle automatique. Un marché décentralisé permet aux utilisateurs de découvrir, partager et monétiser des modules d'agents. Avec le support des LLMs, API et modèles personnalisés, Swarms World accélère le développement d'automatisations IA robustes et d'entreprise à grande échelle.
  • TensorBlock fournit des clusters GPU évolutifs et des outils MLOps pour déployer des modèles IA avec des pipelines de formation et d'inférence transparents.
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    Qu'est-ce que TensorBlock ?
    TensorBlock est conçu pour simplifier le parcours en machine learning en offrant des clusters GPU élastiques, des pipelines MLOps intégrés et des options de déploiement flexibles. Avec un accent sur la facilité d'utilisation, il permet aux data scientists et aux ingénieurs de déployer des instances compatibles CUDA en quelques secondes pour la formation de modèles, gérer des ensembles de données, suivre des expériences et enregistrer automatiquement des métriques. Une fois les modèles entraînés, les utilisateurs peuvent les déployer en tant que points de terminaison REST évolutifs, planifier des travaux d'inférence par lot ou exporter des conteneurs Docker. La plateforme comprend également des contrôles d'accès basés sur les rôles, des tableaux de bord d'utilisation et des rapports d'optimisation des coûts. En abstraisant la complexité de l'infrastructure, TensorBlock accélère les cycles de développement et garantit des solutions IA reproductibles et prêtes pour la production.
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