Determined AI es una plataforma avanzada de aprendizaje profundo de código abierto que simplifica las complejidades del entrenamiento de modelos. Proporciona herramientas para un entrenamiento distribuido eficiente, ajuste de hiperparámetros integrado y gestión robusta de experimentos. Diseñada específicamente para empoderar a los científicos de datos, acelera el ciclo de vida de desarrollo de modelos al mejorar el seguimiento de experimentos, simplificar la gestión de recursos y garantizar la tolerancia a fallos. La plataforma se integra sin problemas con marcos populares como TensorFlow y PyTorch y optimiza la utilización de GPU y CPU para un rendimiento máximo.

DEf-MARL (Marco de ejecución descentralizada para aprendizaje por refuerzo multi-agente) proporciona una infraestructura robusta para ejecutar y entrenar agentes cooperativos sin controladores centralizados. Utiliza protocolos de comunicación peer-to-peer para compartir políticas y observaciones entre agentes, permitiendo una coordinación mediante interacciones locales. El framework se integra perfectamente con toolkits RL comunes como PyTorch y TensorFlow, ofreciendo wrappers configurables, recopilación distribuida de rollout y módulos de sincronización de gradientes. Los usuarios pueden definir espacios de observación, funciones de recompensa y topologías de comunicación específicas para cada agente. DEf-MARL soporta adición y eliminación dinámica de agentes en tiempo de ejecución, ejecución tolerante a fallos mediante replicación del estado crítico en nodos, y planificación de comunicación adaptativa para equilibrar exploración y explotación. Acelera el entrenamiento paralizando simulaciones de entornos y reduciendo los cuellos de botella centrales, siendo adecuado para investigación MARL a gran escala y simulaciones industriales.