Cerebrium proporciona una plataforma de IA integral que permite a los usuarios crear, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático personalizados de manera eficiente. Ofrece funciones integradas para el preprocesamiento de datos, la formación de modelos y la validación. Además, la plataforma admite varias opciones de despliegue, lo que facilita la integración de soluciones de IA en flujos de trabajo existentes. Cerebrium tiene como objetivo simplificar el proceso de desarrollo de modelos de IA mediante herramientas y recursos fáciles de usar, atendiendo tanto a principiantes como a usuarios avanzados.

NKC Modelos Multi-Agente proporciona a investigadores y desarrolladores un conjunto completo de herramientas para diseñar, entrenar y evaluar sistemas de aprendizaje por refuerzo multiagente. Presenta una arquitectura modular donde los usuarios definen políticas de agentes personalizadas, dinámicas de entorno y estructuras de recompensa. La integración sin problemas con OpenAI Gym permite prototipado rápido, mientras que el soporte para TensorFlow y PyTorch ofrece flexibilidad en la selección de plataformas de aprendizaje. El marco incluye utilidades para reproducción de experiencias, entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada y entrenamiento distribuido en múltiples GPU. Módulos extensivos de registro y visualización capturan métricas de rendimiento, facilitando la evaluación y ajuste de hiperparámetros. Al simplificar la configuración de escenarios cooperativos, competitivos y de motiva mixtos, NKC Modelos Multi-Agente acelera la experimentación en dominios como vehículos autónomos, enjambres robóticos y AI en juegos.

La extensión 2 Minute Warning Hudl permite a los entrenadores subir fácilmente videos de juegos desde Hudl para su análisis. Proporciona información valiosa y desglose de cada jugada, permitiendo que los equipos identifiquen fortalezas y áreas de mejora. Con solo unos pocos clics, los entrenadores pueden mejorar su estrategia y enseñar a los jugadores de manera más efectiva. Esta extensión se integra con Hudl, lo que la hace conveniente para los equipos que ya utilizan la plataforma.