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Herramientas SAC más usadas

Descubre por qué estas herramientas SAC son las favoritas de usuarios de todo el mundo.

SAC

  • 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

  • Fast Reinforcement Learning

    Un marco Python de alto rendimiento que ofrece algoritmos de refuerzo rápidos, modulares y con soporte para múltiples entornos.
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    ¿Qué es Fast Reinforcement Learning?
    Fast Reinforcement Learning es un marco Python especializado diseñado para acelerar el desarrollo y la ejecución de agentes de aprendizaje por refuerzo. Ofrece soporte listo para usar para algoritmos populares como PPO, A2C, DDPG y SAC, combinados con gestiones de entornos vectorizados de alto rendimiento. Los usuarios pueden configurar fácilmente redes de políticas, personalizar bucles de entrenamiento y aprovechar la aceleración GPU para experimentos a gran escala. El diseño modular de la biblioteca garantiza una integración fluida con entornos OpenAI Gym, permitiendo a investigadores y practicantes prototipar, hacer benchmarks y desplegar agentes en diversas tareas de control, juegos y simulación.
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