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Maschinenlern-Framework

  • dead-simple-self-learning

    El autoaprendizaje simple es una biblioteca de Python que proporciona APIs sencillas para construir, entrenar y evaluar agentes de aprendizaje por refuerzo.
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    ¿Qué es dead-simple-self-learning?
    El autoaprendizaje simple ofrece a los desarrolladores un enfoque muy simple para crear y entrenar agentes de aprendizaje por refuerzo en Python. El marco abstrae componentes centrales del RL, como envoltorios de entorno, módulos de política y búferes de experiencia, en interfaces concisas. Los usuarios pueden inicializar rápidamente entornos, definir políticas personalizadas usando backends familiares como PyTorch o TensorFlow, y ejecutar bucles de entrenamiento con registro y guardado de puntos de control integrados. La biblioteca soporta algoritmos on-policy y off-policy, permitiendo experimentar de forma flexible con Q-learning, gradientes de políticas y métodos actor-crítico. Al reducir el código repetitivo, el autoaprendizaje simple permite a practicantes, educadores e investigadores prototipar algoritmos, probar hipótesis y visualizar el rendimiento del agente con configuración mínima. Su diseño modular también facilita la integración con pilas de ML existentes y entornos personalizados.
    Características principales de dead-simple-self-learning
    • Envoltorios simples de entorno
    • Definiciones de política y modelo
    • Reproducción de experiencia y búferes
    • Bucles de entrenamiento flexibles
    • Registro y guardado integrados
    Pros y Contras de dead-simple-self-learning

    Desventajas

    Actualmente la capa de selección de feedback solo soporta OpenAI
    No hay información de precios disponible ya que es una biblioteca de código abierto
    Soporte o información limitada sobre escalabilidad para conjuntos de datos muy grandes

    Ventajas

    Permite a los agentes LLM auto-mejorarse sin costosos reentrenamientos del modelo
    Soporta múltiples modelos de embedding (OpenAI, HuggingFace)
    Almacenamiento local primero usando archivos JSON, sin necesidad de base de datos externa
    Soporte API asíncrono y síncrono para mejorar el rendimiento
    Independiente de framework; funciona con cualquier proveedor LLM
    API sencilla con métodos fáciles para mejorar prompts y guardar feedback
    Ejemplos de integración con frameworks populares como LangChain y Agno
    Licencia de código abierto MIT

  • 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.

  • 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.
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