Ce dépôt fournit un cadre complet d'apprentissage par renforcement pour la recherche sur le gameplay de StarCraft II. L'agent principal utilise la Proximal Policy Optimization (PPO) pour apprendre des réseaux de politiques interprétant les données d'observation de l'environnement PySC2 et générant des actions précises dans le jeu. Les développeurs peuvent configurer les couches de réseaux neuronaux, la reformulation des récompenses et les plannings d'entraînement pour optimiser la performance. Le système supporte la collecte d'échantillons en multiprocessing pour plus d'efficacité, des outils de journalisation pour suivre les courbes d'entraînement, et des scripts d'évaluation pour tester les politiques entraînées contre des adversaires scriptés ou IA intégrée. Le code est écrit en Python et utilise TensorFlow pour la définition et l'optimisation des modèles. Les utilisateurs peuvent étendre des composants tels que les fonctions de récompense personnalisées, le pré-traitement des états ou les architectures de réseaux pour répondre à leurs objectifs de recherche spécifiques.

0LLM fournit une plateforme robuste et évolutive pour développer et gérer des modèles de langage à grande échelle. Elle est équipée d'outils et de fonctionnalités avancés qui facilitent l'intégration transparente, l'entraînement des modèles et le déploiement. 0LLM vise à rationaliser le processus de création de solutions puissantes alimentées par l'IA en offrant une interface intuitive, un soutien complet et des performances améliorées. Son objectif principal est de donner aux développeurs et aux entreprises la capacité de tirer parti de tout le potentiel de l'IA et des modèles de langage.