Herramientas 환경 구성 de alto rendimiento

Accede a soluciones 환경 구성 que te ayudarán a completar tareas complejas con facilidad.

환경 구성

  • AI Engineer DevTools es un kit de herramientas CLI que ofrece estructuración, generación de código, configuración del entorno, pruebas, despliegue y monitoreo para agentes de IA.
    0
    0
    ¿Qué es AI Engineer DevTools?
    AI Engineer DevTools es un conjunto completo de herramientas para desarrolladores que simplifica la construcción y el mantenimiento de agentes de IA. Ofrece estructura en línea de comandos para esquemas de proyectos, generación de código para patrones estándar de agentes, scripts de configuración de entorno, marcos de prueba integrados, ejemplos de pipelines CI/CD, automatización del despliegue y configuración de monitoreo. Al reducir la boilerplate y aplicar las mejores prácticas, garantiza coherencia, fiabilidad y papel rápido en proyectos de agentes IA en las fases de desarrollo y producción.
    Características principales de AI Engineer DevTools
    • Estructura de proyectos para agentes IA
    • Plantillas de generación de código personalizables
    • Configuración del entorno y gestión de dependencias
    • Integración de pruebas automatizadas
    • Ejemplos de pipelines CI/CD
    • Scripts y configuraciones de despliegue
    • Configuración de monitoreo y registro
  • Un marco de código abierto basado en múltiples agentes con aprendizaje por refuerzo para el control cooperativo de vehículos autónomos en escenarios de tráfico.
    0
    0
    ¿Qué es AutoDRIVE Cooperative MARL?
    AutoDRIVE Cooperative MARL es un marco de código abierto diseñado para entrenar y desplegar políticas de aprendizaje por refuerzo multiactores cooperativos para tareas de conducción autónoma. Se integra con simuladores realistas para modelar escenarios de tráfico como intersecciones, formación de convoy en autopistas y escenarios de fusión. El marco implementa entrenamiento centralizado con ejecución descentralizada, permitiendo que los vehículos aprendan políticas compartidas que maximicen la eficiencia y seguridad del tráfico global. Los usuarios pueden configurar parámetros del entorno, escoger algoritmos MARL de referencia, visualizar el progreso del entrenamiento y evaluar la coordinación de los agentes.
Destacados