Dieses Repository bietet ein End-to-End-Verstärkungslernframework für die Forschung im StarCraft II Gameplay. Der Kernagent verwendet Proximal Policy Optimization (PPO), um Policies-Netzwerke zu erlernen, die Beobachtungsdaten aus der PySC2-Umgebung interpretieren und präzise Spielaktionen ausführen. Entwickler können neuronale Netzwerkschichten, Belohnungsformung und Trainingspläne konfigurieren, um die Leistung zu optimieren. Das System unterstützt Mehrprozessverarbeitung für effiziente Beispelsammlung, Protokollierungstools zur Überwachung der Trainingskurven und Evaluierungsskripte zum Testen trainierter Policies gegen skriptgesteuerte oder integrierte KI-Gegner. Der Code ist in Python geschrieben und nutzt TensorFlow für Modelldefinition und Optimierung. Nutzer können Komponenten wie maßgeschneiderte Belohnungsfunktionen, Zustandsvorverarbeitung oder Netzwerkarchitekturen erweitern, um spezifische Forschungsziele zu verfolgen.

Die Plattform von Aporia bietet umfassende Überwachungs- und Beobachtbarkeitslösungen für Modelle des maschinellen Lernens. Durch die Ermöglichung der Echtzeitverfolgung und -analyse hilft die Plattform den Teams für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, Probleme schnell zu identifizieren, die Leistung zu optimieren und die Zuverlässigkeit und Genauigkeit von KI-Modellen sicherzustellen. Zu den Kernfunktionen gehören Echtzeit-Gardrails, Anomalieerkennung und das Monitoring von Einbettungsdrift, die alle entscheidend für die Aufrechterhaltung robuster und sicherer KI-Systeme sind.

Censius ist eine AI-Beobachtungsplattform, die Unternehmen dabei hilft, ihre Produktionsmodelle kontinuierlich zu überwachen, zu analysieren und zu erklären. Durch umfassende Werkzeuge zur Erkennung und Diagnose von Problemen befähigt sie Datenwissenschaftsteams, eine optimale Leistung, Zuverlässigkeit und Transparenz von AI-Modellen sicherzustellen. Steigern Sie die reale Leistung Ihrer AI-Modelle mit der robusten Suite von Überwachungs-, Analyse- und Diagnosefunktionen von Censius.

Mastra bietet eine visuelle Oberfläche zum Entwerfen, Testen und Bereitstellen von KI-Agenten ohne Programmieren. Nutzer können Knoten per Drag-and-Drop erstellen, um mehrstufige Workflows zu entwickeln, die Sprachmodelle, Computer Vision und benutzerdefinierte Skripte integrieren. Daten-Connectoren ermöglichen eine nahtlose Abfrage von Datenbanken, CRM-Systemen oder Webdiensten, während integrierte Analysen die Leistung des Agenten überwachen. Teams können in Echtzeit zusammenarbeiten, Workflows versionieren und Änderungen zurücksetzen. Nach dem Testen können Agents mit einem Klick auf Web-Chat-Widgets, Messaging-Apps oder REST-APIs bereitgestellt werden. Überwachungs-Dashboards zeigen Nutzungsmetriken, Fehlerwarnungen und Optimierungsvorschläge, um die Effektivität der Agenten zu erhalten und zu verbessern.