Der schnelle Aufbau einer Umgebung wird durch die standardisierte Bereitstellungslösung von MiroFlow erreicht:
- Containerisierte BereitstellungDocker-Images auf Basis der E2B-Sandbox (
all_pip_apt_pkgVorlagen), um konsistente Umgebungsabhängigkeiten zu schaffen - Vereinheitlichtes Konfigurationsmanagement: Verwendung
.envZentralisierte Verwaltung von 7 Arten von API-Schlüsseln und 3 Arten von Datenverzeichniskonfigurationen - Integration der VersionskontrolleDas GitHub-Repository enthält das vollständige Skript zur Umgebungssynchronisation (
uv sync) - Modell-Dienst-Abstraktionsschicht (MSAL)LLM-Client: Die vereinheitlichte Schnittstelle unterstützt den schnellen Wechsel zwischen Anthropic/OpenAI und anderen 6 Modelltypen.
Die durchschnittliche Zeit vom Klonen des Repository bis zur Ausführung der ersten Aufgabe wurde mit nur 8 Minuten gemessen (mit vorbereiteten API-Schlüsseln).
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMiroFlow: ein Rahmen für den Aufbau, die Verwaltung und die Skalierung von KI-IntelligenzenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich schnell reproduzierbare Entwicklungsumgebungen für intelligente Körper aufbauen?
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