2026. szeptember 4., péntek · Eszközök

AWS útmutató: OpenAI Codex vállalati integrálása LiteLLM-mel és Bedrockkal

Az AWS Machine Learning blogja útmutatót adott ki arról, hogyan vonható vállalati kontroll alá az OpenAI ChatGPT Codex kódolóügynök egy ügyfél által üzemeltetett LiteLLM gateway-jel, amely Amazon ECS Fargate-en fut és Amazon Bedrockon keresztül éri el az OpenAI modellt. A Codex a feladat-végrehajtást és a helyi eszközhasználatot a fejlesztői gépen tartja, míg a modellhívásokat a LiteLLM irányítja: hitelesít, betartatja a modell- és felhasználási politikát, és az ECS task role-on keresztül hívja meg a Bedrockot. Az AWS szerint ez egységes költségkeret- és rate limit-kezelést, valamint megfigyelhetőséget biztosít, alternatívaként az AWS IAM Identity Center vagy a Portkey nevű menedzselt gateway is szóba jöhet.

Egy forrás Ehhez a hírhez egy forráslink áll rendelkezésre.

Miért fontos?

A leírás konkrét mintát ad arra, hogyan tarthatják vállalatok kézben az AI-kódolóügynökök modellhozzáférését, költését és megfigyelhetőségét egyedi kísérletezés helyett.

Források

AWS Machine Learning Hivatalos

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI eszközök #LiteLLM#OpenAI Codex

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. szeptember 4., péntek napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

OpenAI tesztel egy „mindig futó” Codex-ügynök módot

A WIRED által megvizsgált Codex-kódbázisban felfedezett „Persistent mode” nevű beállítás szerint az ügynök a jelenlegi, perceken-órákon belül leálló módokkal szemben „alvó állapotig” futna tovább. A funkcióhoz tartozó „proaktivitás” elem alapján a rendszer a kérés megválaszolása után önállóan újabb feladatokat generálna, munkameneteken átívelve dolgozna, és a felhasználóról szerzett korábbi információk alapján döntene, akár kéretlen üzenetet is küldve. Az OpenAI szóvivője megerősítette a lapnak, hogy a funkciót tesztelik, de azonnali bevezetést nem terveznek; a cég vezetője a nyílt Codex-repót „közös játszótérnek” nevezte. A fejlesztés az OpenAI, az Anthropic és a Meta versenyébe illik a szélesebb közönséget megcélzó, önállóan dolgozó AI-ügynökök terén.

Az OpenAI hardveres makrópadot készít a Codex kódolóeszközhöz a Work Louder-rel együttműködve

Az OpenAI július 15-re egy fizikai eszközt jelent be, amelyet a Codex nevű, AI-alapú kódolóeszközéhez terveztek. A cég az X platformon közzétett rövid videóban egy négyzet alakú, több gombbal ellátott eszközt mutatott be, a Work Louder billentyűzetgyártóval közös partnerségben. A The Verge szerint az eszköz sziluettje a Work Louder Creator Micro 2 makrópadjára emlékeztet, amely 13 mechanikus kapcsolót, joystickot és érintésérzékelőt tartalmaz, és különböző alkalmazásokhoz rendelhető parancsikon-kiosztást tesz lehetővé. A cikkben hangsúlyozzák, hogy ez nem azonos az OpenAI és Jony Ive közös, korábban bejelentett AI-eszközprojektjével. További részletek egyelőre nem ismertek, a megjelenés két hét múlva várható.

DeepSeek nyílt forráskódúvá tette gyors következtetési motorját, a DeepInfert

A DeepSeek Apache 2.0 licenc alatt nyílt forráskódúvá tette DeepInfer nevű belső következtetési keretrendszerét, amely a V4.1-Flash modelljét szolgálja ki gyorsan és olcsón – írja a The Decoder. A vLLM-re épülő rendszer optimalizált számítási kerneleket, több chipre elosztott feldolgozást és gyorsabb szöveggenerálási technikákat használ, és a cég jövőbeli modelljeinek kódját is nyíltan teszi közzé. Emellett megjelenik a deepseek-recipe is, amely a hivatalos DeepSeek API tokenfeldolgozását replikálja, hogy az önüzemeltetett rendszerek ugyanúgy viselkedjenek. A vállalat közlése szerint a cél a közösség számítási költségeinek és energiafelhasználásának csökkentése, hogy az AI megfizethetőbb legyen. A lap szerint a lépés egyben árversenyt gerjeszt a nyugati szolgáltatókkal, és a kínai–amerikai AI-verseny fényében akár politikai motivációja is lehet.

A Google is bemutatta saját PyTorch-verzióját, hogy gyengítse az Nvidia dominanciáját

A Google a TechCrunch beszámolója szerint kedden nyílt forráskódúként tette közzé a TorchTPU nevű eszközt, amely a népszerű PyTorch keretrendszer saját, Tensor Processing Unit (TPU) chipekre optimalizált változata. A cég állítása szerint a meglévő PyTorch-alkalmazások egyszerű konfigurációváltással, újraírás nélkül átvihetők a Google Cloud TPU-ira. A lépéssel a Google csatlakozik Amazonhoz, amely hétfőn jelentette be saját TorchNeuron megoldását a Trainium chipekhez, és emellett kódot nyújtott be a fő PyTorch projekthez, hogy a keretrendszer alapból kevésbé kötődjön az Nvidia hardveréhez. A TechCrunch szerint a Google azt állítja, hogy közvetlenül együttműködött a Metával, a Hugging Face-szel, valamint a vLLM-et és az SGLang-ot fejlesztő cégekkel a kompatibilitás biztosítása érdekében, és egy új TPU agent suite eszközt is indított a migráció segítésére. A PyTorch-ot eredetileg a Meta fejlesztette 2016-ban, majd 2022-ben a Linux Foundation nonprofit szervezetnek adta át.