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スケーラブルな実験

  • Acme

    Acme es un marco de aprendizaje por refuerzo modular que ofrece componentes reutilizables de agentes y pipelines de entrenamiento distribuidos eficientes.
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    ¿Qué es Acme?
    Acme es un marco basado en Python que simplifica el desarrollo y la evaluación de agentes de aprendizaje por refuerzo. Ofrece una colección de implementaciones predefinidas de agentes (por ejemplo, DQN, PPO, SAC), envoltorios de entornos, buffers de repetición y motores de ejecución distribuidos. Los investigadores pueden combinar componentes para prototipar nuevos algoritmos, monitorear métricas de entrenamiento con registro incorporado y aprovechar pipelines distribuidos escalables para experimentos a gran escala. Acme se integra con TensorFlow y JAX, soporta entornos personalizados mediante interfaces OpenAI Gym, y incluye utilidades para guardar, evaluar y configurar hiperparámetros.
    Características principales de Acme
    • Implementaciones preconstruidas de agentes (DQN, PPO, SAC, etc.)
    • Buffers de repetición modulares y envoltorios de entornos
    • Bucle de entrenamiento y planificadores configurables
    • Motor de ejecución distribuida para entrenamiento escalable
    • Utilidades integradas de registro y evaluación
    • Compatibilidad con TensorFlow y JAX
    • Guardar y seguir métricas

  • CrewAI-Learning

    CrewAI-Learning permite el aprendizaje colaborativo multiagente con entornos personalizables y utilidades de entrenamiento incorporadas.
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    ¿Qué es CrewAI-Learning?
    CrewAI-Learning es una biblioteca de código abierto diseñada para agilizar proyectos de aprendizaje por refuerzo multiagente. Ofrece estructura de entornos, definiciones modulares de agentes, funciones de recompensa personalizables y un conjunto de algoritmos incorporados como DQN, PPO y A3C adaptados para tareas colaborativas. Los usuarios pueden definir escenarios, gestionar ciclos de entrenamiento, registrar métricas y visualizar resultados. El marco admite configuración dinámica de equipos de agentes y estrategias de compartición de recompensas, facilitando el prototipado, la evaluación y la optimización de soluciones de IA cooperativa en diversas áreas.

  • MARL Simulator

    Un simulador de aprendizaje por refuerzo multiagente de código abierto que permite entrenamiento paralelo escalable, entornos personalizables y protocolos de comunicación entre agentes.
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    ¿Qué es MARL Simulator?
    El simulador MARL está diseñado para facilitar el desarrollo eficiente y escalable de algoritmos de aprendizaje por refuerzo multiagente (MARL). Aprovechando el backend distribuido de PyTorch, permite a los usuarios ejecutar entrenamiento paralelo en múltiples GPUs o nodos, reduciendo significativamente el tiempo de experimentos. El simulador ofrece una interfaz modular de entorno que soporta escenarios de referencia estándar — como navegación cooperativa, depredador-presa y mundo en cuadrícula — así como entornos personalizados definidos por el usuario. Los agentes pueden utilizar diversos protocolos de comunicación para coordinar acciones, compartir observaciones y sincronizar recompensas. Espacios de recompensa y observación configurables permiten un control preciso de la dinámica de entrenamiento, mientras que herramientas integradas de registro y visualización proporcionan información en tiempo real sobre métricas de rendimiento.
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