Portar desde las claves API a los tokens de cuenta de servicio en los paneles de Grafana utilizando Terraform
Con el tirada de Grafana 9.4, Grafana administrada por Amazon Se agregó soporte para cuentas de servicio, que se han convertido en el método de autenticación recomendado para las aplicaciones que interactúan con Grafana administrada por Amazon, reemplazando el sistema API Key antecedente. Si admisiblemente las claves API se crean con un papel específico que […]
¿Qué es la diarización del altavoz? Una folleto técnica de 2025: las 9 bibliotecas y API de diarios de altavoces principales en 2025
La diarización del altavoz es el proceso de replicar «quién habló cuándo» separando un flujo de audio en segmentos y etiquetando constantemente cada segmento por identidad de altavoces (por ejemplo, altavoz A, orador B), haciendo que las transcripciones sean más claras, buscables y aperos para analíticos en todos los dominios como centros de llamadas, legales, […]
7x Ingestión de imagen médica más rápida con API de fuente de datos de Python
El desafío de datos de atención médica: más allá de los formatos normalizado Las organizaciones de vitalidad y ciencias de la vida se ocupan de una heterogeneidad extraordinaria de formatos de datos que se extienden mucho más allá de los datos estructurados tradicionales. Los estándares de imágenes médicas como DICOM, instrumentos de laboratorio patentados, panorama […]
Construyendo un ámbito de IA conversacional de múltiples agentes con Microsoft Autogen y Gemini API
class GeminiAutoGenFramework: «»» Complete AutoGen framework using free Gemini API Supports multi-agent conversations, code execution, and retrieval «»» def __init__(self, gemini_api_key: str): «»»Initialize with Gemini API key»»» self.gemini_api_key = gemini_api_key self.setup_gemini_config() self.agents: Dict(str, autogen.Agent) = {} self.group_chats: Dict(str, GroupChat) = {} def setup_gemini_config(self): «»»Configure Gemini for AutoGen»»» os.environ(«GOOGLE_API_KEY») = self.gemini_api_key self.llm_config = { «config_list»: ( […]
Monitoreo ambiental continuo utilizando la nueva API de transformación de State
Apache Spark’s™ Las capacidades de transmisión han evolucionado dramáticamente desde su inicio, comenzando con un procesamiento simple sin estado donde cada pedazo funcionaba de forma independiente. La verdadera transformación llegó con la apéndice de capacidades de procesamiento con estado a través de API como mapGroupsWithState y más tarde flatMapGroupsWithStatepermitiendo a los desarrolladores nutrir y renovar […]
¿Cómo ceder a la API Kimi K2?
Los LLM ya no están restringidos a un formato de respuesta-respuesta. Ahora forman la cojín de aplicaciones inteligentes que ayudan con los problemas del mundo existente en tiempo existente. En ese contexto, Kimi K2 viene como un LLM de múltiples usos que es inmensamente popular entre los usuarios de IA en todo el mundo. Si […]
Presentación de métricas de uso del catálogo de datos de pegamento AWS para el uso de API
Estamos emocionados de anunciar Catálogo de datos de pegamento AWS Métricas de uso. El uso de las métricas es una nueva característica que proporciona integración nativa con Amazon CloudWatch. Esta característica le proporciona una visibilidad inmediata sobre sus patrones y tendencias de uso de la API de catálogo de datos de pegamento AWS. El catálogo […]
Preparación de DataFrame API para funciones con valía de tabla
Las funciones de la tabla (TVF) han sido durante mucho tiempo una utensilio poderosa para procesar datos estructurados. Permiten que las funciones devuelvan varias filas y columnas en área de solo un valía único. Anteriormente, usando TVFS en Apache Spark™ requerido SQL, haciéndolos menos flexibles para los usuarios que prefieren la API de DataFrame. Nos […]
Un tutorial de implementación paso a paso para construir flujos de trabajo de IA modulares utilizando Claude Sonnet 3.7 de Anthrope a través de API y Langgraph
En este tutorial, proporcionamos una callejero experiencia para la implementación Langgraphun situación de orquestación de IA de IA aerodinámico, basado en gráficos, integrado sin problemas con API Claude de Anthrope. A través de un código ejecutable detallado optimizado para Google Colab, los desarrolladores aprenden cómo construir y visualizar flujos de trabajo de IA como nodos […]
Cómo construir un sistema de preguntas de respuesta potente e inteligente utilizando Tavily Search API, Chroma, Google Gemini LLMS y el ámbito Langchain
En este tutorial, demostramos cómo construir un sistema de preguntas poderoso poderoso e inteligente combinando las fortalezas de API de búsqueda tavilia, CromaGoogle Gemini LLMS y el ámbito Langchain. La tubería aprovecha la búsqueda web en tiempo positivo utilizando el almacenamiento en gusto de documentos semánticos de Tavily con el almacén de vectores de Chroma […]