Soluções локальные LLM sob medida

Explore ferramentas локальные LLM configuráveis para atender perfeitamente às suas demandas.

локальные LLM

  • O GAMA Genstar Plugin integra modelos de IA generativa em simulações GAMA para geração automática de comportamentos de agentes e cenários.
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    O que é GAMA Genstar Plugin?
    O GAMA Genstar Plugin adiciona capacidades de IA generativa à plataforma GAMA fornecendo conectores para OpenAI, LLMs locais e endpoints de modelos personalizados. Os usuários definem prompts e pipelines em GAML para gerar decisões de agentes, descrições de ambiente ou parâmetros de cenários instantaneamente. O plugin suporta chamadas API síncronas e assíncronas, cache de respostas e ajuste de parâmetros. Simplifica a integração de modelos de linguagem natural em simulações de grande escala, reduzindo scripts manuais e promovendo comportamentos mais ricos e adaptativos.
    Recursos Principais do GAMA Genstar Plugin
    • Conectar-se ao OpenAI e LLMs locais para inferência sob demanda
    • Definir comportamentos dirigidos por IA via primitivas GAML
    • Suporte para chamadas de modelos síncronas e assíncronas
    • Cache de respostas e ajuste de parâmetros
    • Modelos de prompt e pipelines customizáveis
  • Pieces é uma ferramenta de produtividade habilitada por IA que se integra com suas ferramentas favoritas para aprimorar fluxos de trabalho de codificação.
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    O que é Pieces for Developers?
    Pieces é uma ferramenta de produtividade alimentada por IA, adaptada para desenvolvedores. Ela ajuda a gerenciar o caos dos fluxos de trabalho de desenvolvimento, fornecendo gerenciamento inteligente de snippets de código, interações contextuais com co-pilotos e apresentação proativa de materiais úteis. Ao integrar-se suavemente com ferramentas populares e usar LLMs locais e na nuvem, Pieces melhora a produtividade, elimina a troca de contexto e garante o armazenamento seguro e a valorização de recursos críticos. O seu objetivo é reimaginar os fundamentos da produtividade e amplificar a sinergia da equipe, mantendo os desenvolvedores em fluxo com LLMs no dispositivo e um Motor de Padrão de Fluxo de Trabalho.
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