Die besten sauvegarde de modèles-Lösungen für Sie

Finden Sie bewährte sauvegarde de modèles-Tools, die sowohl für Anfänger als auch für Experten geeignet sind, und steigern Sie Ihre Produktivität.

sauvegarde de modèles

  • GPT Desktop ist eine Electron-basierte Desktop-Anwendung, die ChatGPT-Konversationen, Verlaufsverwaltung und anpassbare Prompt-Vorlagen bietet.
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    Was ist GPT Desktop?
    GPT Desktop ist ein eigenständiger Desktop-Client, der auf Electron basiert und die OpenAI ChatGPT-API integriert, um eine native Anwendungserfahrung auf macOS, Windows und Linux zu bieten. Es verfügt über eine intuitive Chat-Oberfläche, automatische Gesprächssynchronisierung, exportierbare Protokolle und mehrere Gesprächsfenster. Nutzer können benutzerdefinierte Prompts als Vorlagen speichern, Chats nach Ordnern organisieren und Themes sowie Schriftarten anpassen. Tastenkombinationen und System-Tray-Integration ermöglichen ein schnelles Wechseln zwischen Chats und den schnellen Zugriff auf die App. Alle Daten werden lokal gespeichert für Privatsphäre und offline Zugriff auf frühere Unterhaltungen.
  • CybMASDE bietet ein anpassbares Python-Framework zur Simulation und zum Training kooperativer Multi-Agenten-Deep-Reinforcement-Learning-Szenarien.
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    Was ist CybMASDE?
    CybMASDE ermöglicht Forschern und Entwicklern den Bau, die Konfiguration und die Ausführung von Multi-Agenten-Simulationen mit Deep Reinforcement Learning. Benutzer können benutzerdefinierte Szenarien erstellen, Agentenrollen und Belohnungsfunktionen definieren und Standard- oder benutzerdefinierte RL-Algorithmen integrieren. Das Framework umfasst Umgebungs-Server, netzwerkbasierte Agentenschnittstellen, Datensammler und Rendering-Werkzeuge. Es unterstützt paralleles Training, Echtzeitüberwachung und Modellcheckpointing. Die modulare Architektur von CybMASDE erlaubt die nahtlose Integration neuer Agenten, Beobachtungsräume und Trainingsstrategien, was die Experimente in Bereichen wie kooperative Steuerung, Schwarmverhalten, Ressourcenallokation und anderen Multi-Agenten-Anwendungsfällen beschleunigt.
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