Эффективные configuration de l'environnement решения

Используйте configuration de l'environnement инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

configuration de l'environnement

  • Модуль Terraform для автоматизации развертывания инфраструктуры облачных AI-агентов, включая безсерверные вычисления, API-конечные точки и безопасность.
    0
    0
    Что такое AI Agent Terraform Module?
    Модуль Terraform AI Agent предоставляет переиспользуемую конфигурацию Terraform, которая автоматизирует полный цикл подготовки бекенда AI-агента. Он создает VPC AWS, роли IAM с минимальными правами, функции Lambda, подключенные к API OpenAI или другим моделям, REST-интерфейсы API Gateway и необязательные Step Functions для оркестрации рабочих процессов. Пользователи могут настраивать переменные окружения, параметры масштабирования, логирование и мониторинг. Модуль упрощает сложную cloud-конфигурацию за счет простых входных данных, позволяя развертывать безопасные и повторяемые системы для диалоговых AI-агентов, автоматизации задач или роботов обработки данных за считанные минуты.
    Основные функции AI Agent Terraform Module
    • Модульный Terraform-код для инфраструктуры AI-агентов
    • Автоматическая настройка Lambda и API Gateway AWS
    • Настраиваемые роли IAM и политики безопасности
    • Интеграция с OpenAI и пользовательскими моделями
    • Опциональная оркестровка через Step Functions AWS
  • Open-source рамочная платформа с несколькими агентами с обучением с подкреплением для кооперативного управления автономными транспортными средствами в дорожных сценариях.
    0
    0
    Что такое AutoDRIVE Cooperative MARL?
    AutoDRIVE Cooperative MARL — это открытая платформа для обучения и развертывания совместных политик обучения с подкреплением для автономных заданий. Она интегрируется с реалистичными симуляторами для моделирования дорожных сценариев, таких как перекрестки, автопоезда на шоссе и сценарии слияния. В рамках реализовано централизованное обучение с децентрализованным выполнением, что позволяет транспортным средствам обучаться объединённым политикам для повышения эффективности и безопасности дорожного движения. Пользователи могут настраивать параметры среды, выбирать алгоритмы MARL, визуализировать прогресс обучения и оценивать координацию агентов.
Рекомендуемые