Aqaba.ai es un servicio de computación en la nube con GPU diseñado para acelerar la investigación y desarrollo en IA proporcionando acceso inmediato a potentes GPUs como H100, A100 y tarjetas RTX. La plataforma permite a los desarrolladores ajustar los últimos grandes modelos de lenguaje, entrenar modelos personalizados de IA y ejecutar cargas de trabajo de IA de manera eficiente en un entorno escalable. Lo que distingue a Aqaba.ai es su compromiso con la sostenibilidad, alimentando su infraestructura con energía renovable. Los usuarios obtienen instancias GPU dedicadas asignadas exclusivamente para ellos, lo que permite un control total y maximiza el rendimiento sin compartir recursos ni interrupciones debido a inactividad. Con un sistema fácil de usar de créditos prepago y soporte a través de Discord en vivo y correo electrónico, Aqaba.ai es confiable para más de 1,000 desarrolladores de IA en todo el mundo.

TrainEngine.ai se especializa en habilitar a los usuarios para entrenar, afinar y desplegar modelos de IA sin esfuerzo. La plataforma está diseñada para apoyar el desarrollo y la aplicación de modelos de imagen, permitiendo la generación de arte de IA, la personalización de modelos y la integración sin problemas en diversos flujos de trabajo. Con su interfaz intuitiva y sus sólidas capacidades, TrainEngine.ai es la elección ideal para artistas, científicos de datos y entusiastas de la IA que buscan aprovechar el poder del aprendizaje automático para sus proyectos creativos.

Tromero es una plataforma avanzada de entrenamiento y hospedaje de IA que aprovecha la tecnología blockchain para ofrecer a las empresas una ventaja competitiva. Permite a los usuarios entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático de manera más eficiente y con costes reducidos. Diseñada para la escalabilidad y la facilidad de uso, Tromero admite clústeres de GPU y ofrece varias herramientas para la evaluación del rendimiento, el benchmarking y la monitorización en tiempo real. Ya sea que busques entrenar modelos complejos o alojar aplicaciones de IA, Tromero proporciona un marco integral que maximiza la utilización de recursos y minimiza los gastos.

Este repositorio proporciona un marco completo para la investigación en juego en StarCraft II. El agente principal usa Proximal Policy Optimization (PPO) para aprender redes de política que interpretan datos de observación del entorno PySC2 y generan acciones precisas en el juego. Los desarrolladores pueden configurar capas de redes neuronales, formateo de recompensas y horarios de entrenamiento para optimizar el rendimiento. El sistema soporta multiproceso para recolección eficiente de muestras, utilidades de registro para monitorear curvas de entrenamiento y scripts de evaluación para correr políticas entrenadas contra oponentes scriptados o AI incorporados. El código está escrito en Python y aprovecha TensorFlow para definición y optimización de modelos. Los usuarios pueden extender componentes como funciones de recompensa personalizadas, preprocesamiento de estado o arquitecturas de red para fines específicos de investigación.