Outils 메트릭 로깅 simples et intuitifs

Explorez des solutions 메트릭 로깅 conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

메트릭 로깅

  • Un cadre d'agent IA qui supervise les flux de travail LLM à plusieurs étapes utilisant LlamaIndex, automatisant l'orchestration des requêtes et la validation des résultats.
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    Qu'est-ce que LlamaIndex Supervisor ?
    LlamaIndex Supervisor est un framework Python orienté développeur conçu pour créer, exécuter et surveiller des agents IA basés sur LlamaIndex. Il fournit des outils pour définir des flux de travail sous forme de nœuds—tels que récupération, résumé et traitement personnalisé—et les connecter en graphes dirigés. La supervision supervise chaque étape, valide les sorties selon des schémas, réessaie en cas d’erreur et enregistre des métriques. Cela garantit des pipelines robustes et reproductibles pour des tâches comme la génération augmentée par récupération, la QA documentaire et l'extraction de données à partir de divers jeux de données.
    Fonctionnalités principales de LlamaIndex Supervisor
    • Orchestration de flux de travail à plusieurs étapes
    • Validation et supervision intégrées des sorties
    • Gestion des erreurs et réessais automatiques
    • Intégration avec la récupération et l'indexation LlamaIndex
    • Définition de nœuds personnalisés pour diverses tâches
    • Collecte de logs et de métriques
  • CrewAI-Learning permet un apprentissage collaboratif multi-agent avec des environnements personnalisables et des utilitaires d'entraînement intégrés.
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    Qu'est-ce que CrewAI-Learning ?
    CrewAI-Learning est une bibliothèque open-source conçue pour simplifier les projets d'apprentissage par renforcement multi-agent. Elle offre des structures d'environnements, des définitions modulaires d'agents, des fonctions de récompense personnalisables, et une suite d'algorithmes intégrés comme DQN, PPO, et A3C adaptés aux tâches collaboratives. Les utilisateurs peuvent définir des scénarios, gérer les boucles de formation, enregistrer les métriques et visualiser les résultats. Le framework supporte la configuration dynamique des équipes d'agents et les stratégies de partage de récompense, rendant facile le prototypage, l'évaluation et l'optimisation de solutions IA coopératives dans divers domaines.
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