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.

0LLM bietet eine robuste, skalierbare Plattform zur Entwicklung und Verwaltung großangelegter Sprachmodelle. Sie ist mit fortschrittlichen Tools und Funktionen ausgestattet, die eine nahtlose Integration, Modellausbildung und Bereitstellung erleichtern. 0LLM zielt darauf ab, den Prozess der Erstellung leistungsstarker KI-gesteuerter Lösungen zu optimieren, indem eine intuitive Benutzeroberfläche, umfassende Unterstützung und verbesserte Leistung angeboten werden. Ihr Hauptziel ist es, Entwicklern und Unternehmen zu ermöglichen, das gesamte Potenzial von KI und Sprachmodellen auszuschöpfen.

Das mario-ai-Projekt bietet eine umfassende Pipeline zur Entwicklung von AI-Agenten, um Super Mario Bros. mittels Neuroevolution zu meistern. Durch die Integration einer Python-basierten NEAT-Implementierung mit der OpenAI Gym SuperMario-Umgebung können Nutzer individuelle Fitness-Kriterien, Mutationsraten und Netzwerk-Topologien festlegen. Während des Trainings bewertet das Framework Generationen von neuronalen Netzwerken, wählt hochleistungsfähige Genome aus und bietet Echtzeitvisualisierung von Spielabläufen und Netzwerkentwicklung. Zudem unterstützt es das Speichern und Laden trainierter Modelle, das Exportieren der besten Genome und die Erstellung detaillierter Leistungsprotokolle. Forscher, Pädagogen und Hobbyisten können den Code auf andere Spielumgebungen erweitern, mit evolutionären Strategien experimentieren und den Lernfortschritt des AI über verschiedene Level hinweg benchmarken.

NeuroCraft Studio bietet eine innovative Plattform zum Entwerfen, Trainieren und Bereitstellen von neuronalen Netzwerken, ohne den Aufwand. Mit intuitiven Drag-and-Drop-Funktionen, Echtzeit-Modelltraining und nahtlosen Bereitstellungsoptionen war es noch nie einfacher, Ihre KI-Projekte zum Leben zu erwecken. Egal, ob Sie ein Anfänger oder ein erfahrener Experte sind, NeuroCraft Studio bietet Ihnen die Werkzeuge, die Sie benötigen, um komplexe KI-Aufgaben mit Leichtigkeit auszuführen.

Pixta AI spezialisiert sich auf umfassende Datenanotationen und -beschaffung für AI- und Machine-Learning-Projekte. Mit über 80 Millionen Bildern, 1000 erfahrenen Annotationsspezialisten und modernster Technologie liefert Pixta AI qualitativ hochwertige, annotierte Datensätze. Diese Datensätze sind ideal für Computer Vision, autonome Fahrzeuge, Einzelhandelsanalysen und mehr. Durch die Nutzung sowohl manueller als auch halbautomatisierter Labeling-Prozesse stellt Pixta AI eine schnelle und präzise Datenaufbereitung sicher, die eine schnellere Schulung und Bereitstellung von AI-Modellen ermöglicht.

FluidStack bietet eine hochleistungsfähige GPU-Cloud-Infrastruktur, die für das Training von KI und großen Sprachmodellen maßgeschneidert ist. Mit Zugriff auf über 50.000 GPUs, darunter NVIDIA H100s und A100s, können Benutzer ihre Rechenanforderungen nahtlos skalieren. Die Plattform gewährleistet Abkürzungen und reduziert die Cloud-Rechnungen um mehr als 70 %. Vertrauenswürdig für führende KI-Unternehmen, ist FluidStack darauf ausgelegt, intensive Rechenaufgaben zu bewältigen, vom Training von KI-Modellen bis zur Bereitstellung von Inferenz.