Эффективные Streaming-Daten решения

Используйте Streaming-Daten инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

Streaming-Daten

  • FastAPI Agents — это открытая платформа, которая разворачивает агентов на базе LLM в виде RESTful API с помощью FastAPI и LangChain.
    0
    0
    Что такое FastAPI Agents?
    FastAPI Agents обеспечивает мощный слой сервиса для разработки агентов на базе LLM, используя веб-фреймворк FastAPI. Он позволяет определить поведение агента с помощью цепочек LangChain, инструментов и систем памяти. Каждый агент может быть представлен как стандартный REST-эндпоинт, поддерживающий асинхронные запросы, потоковые ответы и настраиваемые полезные нагрузки. Интеграция с векторными хранилищами позволяет реализовать расширенное восстановление данных для приложений, основанных на знаниях. Встроенные журналирование, механизмы мониторинга и поддержка Docker позволяют контейнеризовать развертывания. Можно легко расширять агентов новыми инструментами, промежуточным программным обеспечением и аутентификацией. FastAPI Agents ускоряет коммерческую готовность решений на базе ИИ, обеспечивая безопасность, масштабируемость и удобство поддержки.
    Основные функции FastAPI Agents
    • RESTful эндпоинты агента
    • Обработка асинхронных запросов
    • Поддержка потоковых ответов
    • Интеграция с LangChain
    • Поддержка RAG в векторных хранилищах
    • Настраиваемые определения инструментов и цепочек
    • Встроенный логгинг и мониторинг
    • Контейнеризация Docker
    Плюсы и минусы FastAPI Agents

    Минусы

    Нет информации о прямом ценообразовании
    Отсутствие мобильного приложения или расширения
    Экспериментальная совместимость с OpenAI SDK может быть нестабильной

    Плюсы

    Бесшовная интеграция нескольких фреймворков AI-агентов
    Встроенные функции безопасности для защиты конечных точек
    Высокая производительность и масштабируемость с использованием FastAPI
    Готовые Docker-контейнеры для легкого развертывания
    Автоматическая генерация документации API
    Расширяемая архитектура, позволяющая поддерживать пользовательские фреймворки агентов
    Всеобъемлющая документация и примеры из реального мира
  • SPEAR управляет и масштабирует пайплайны ИИ-инференции на периферии, управляя потоковыми данными, развертыванием моделей и аналитикой в реальном времени.
    0
    0
    Что такое SPEAR?
    SPEAR (Масштабируемая платформа для реального времени ИИ-инференции на периферии) предназначена для управления полным жизненным циклом ИИ-инференции на периферии. Разработчики могут определять потоки данных, которые собирают сенсорные данные, видео или журналы через коннекторы к Kafka, MQTT или HTTP. SPEAR динамически развертывает контейнерные модели на рабочих узлах, балансируя нагрузку по кластеру и обеспечивая низкую задержку отклика. В ней реализовано встроенное управление версиями моделей, проверки состояния и телеметрия, что позволяет собирать метрики в Prometheus и Grafana. Пользователи могут применять пользовательские преобразования или оповещения с помощью модульной архитектуры плагинов. Благодаря автоматическому масштабированию и восстановлению после сбоев, SPEAR обеспечивает надежную аналитику в реальном времени для IoT, промышленной автоматизации, умных городов и автономных систем в разнородных средах.
Рекомендуемые