Determined AI est une plateforme avancée d'apprentissage profond open source qui simplifie les complexités de l'entraînement des modèles. Elle fournit des outils pour un entraînement distribué efficace, un ajustement des hyperparamètres intégré et une gestion robuste des expériences. Conçue spécifiquement pour autonomiser les scientifiques des données, elle accélère le cycle de vie du développement des modèles en améliorant le suivi des expériences, en simplifiant la gestion des ressources et en garantissant une tolérance aux pannes. La plateforme s'intègre de manière transparente à des frameworks populaires tels que TensorFlow et PyTorch et optimise l'utilisation des GPU et des CPU pour des performances maximales.

DEf-MARL (Cadre d'exécution décentralisé pour l'apprentissage par renforcement multi-agents) fournit une infrastructure robuste pour exécuter et former des agents coopératifs sans contrôleurs centralisés. Il exploite des protocoles de communication peer-to-peer pour partager les politiques et observations entre agents, permettant une coordination par interactions locales. Le cadre s'intègre parfaitement avec des outils RL courants tels que PyTorch et TensorFlow, offrant des wrappers d'environnement personnalisables, la collecte distribuée de rollouts et des modules de synchronisation de gradients. Les utilisateurs peuvent définir des espaces d'observation, des fonctions de récompense et des topologies de communication spécifiques à chaque agent. DEf-MARL supporte l'ajout et la suppression dynamiques d'agents en cours d'exécution, une exécution tolérante aux fautes en répliquant des états critiques sur les nœuds, et une planification de communication adaptative pour équilibrer exploration et exploitation. Il accélère la formation par la parallélisation des simulations d'environnements et la réduction des goulets d'étranglement centraux, ce qui le rend adapté à la recherche MARL à grande échelle et aux simulations industrielles.