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Herramientas framework de aprendizado de máquina de alto rendimiento

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framework de aprendizado de máquina

  • 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

  • Agents with ADK

    Un marco de código abierto que permite agentes modulares impulsados por LLM con kits de herramientas integrados y coordinación multi-agente.
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    ¿Qué es Agents with ADK?
    Agents with ADK es un marco de Python de código abierto diseñado para simplificar la creación de agentes inteligentes impulsados por grandes modelos de lenguaje. Incluye plantillas de agentes modulares, gestión de memoria incorporada, interfaces de ejecución de herramientas y capacidades de coordinación multi-agente. Los desarrolladores pueden integrar rápidamente funciones personalizadas o API externas, configurar cadenas de planificación y razonamiento, y monitorizar las interacciones de los agentes. El marco soporta integración con proveedores LLM populares y ofrece funcionalidades de registro, lógica de reintento y extensibilidad para despliegues en producción.

  • Flat AI

    Flat AI es un marco de trabajo en Python para integrar chatbots impulsados por LLM, recuperación de documentos, preguntas y respuestas, y resúmenes en aplicaciones.
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    ¿Qué es Flat AI?
    Flat AI es un marco de trabajo minimalista en Python de MindsDB, diseñado para incorporar rápidamente capacidades de IA en productos. Soporta chat, recuperación de documentos, QA, resumen de texto y más mediante una interfaz consistente. Los desarrolladores pueden conectarse a OpenAI, Hugging Face, Anthropic y otros LLMs, así como a almacenes vectoriales populares, sin gestionar infraestructura. Flat AI maneja plantillas de prompts, procesamiento por lotes, caché, manejo de errores, multi-inquilino y monitoreo de forma predeterminada, permitiendo despliegues escalables y seguros de funciones de IA en aplicaciones web, herramientas analíticas y flujos de automatización.
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