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Outils framework de aprendizado de máquina simples et intuitifs

Explorez des solutions framework de aprendizado de máquina conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

framework de aprendizado de máquina

  • Acme

    Acme est un cadre d'apprentissage par renforcement modulaire offrant des composants d'agents réutilisables et des pipelines d'entraînement distribués efficaces.
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    Qu'est-ce que Acme ?
    Acme est un framework basé sur Python qui simplifie le développement et l'évaluation d'agents d'apprentissage par renforcement. Il propose une collection d'implémentations d'agents préconstruites (par exemple, DQN, PPO, SAC), des enveloppes d'environnement, des tampons de répétition et des moteurs d'exécution distribués. Les chercheurs peuvent combiner et ajuster les composants pour prototyper de nouveaux algorithmes, surveiller les métriques d'entraînement avec la journalisation intégrée et exploiter des pipelines distribués évolutifs pour de large experiments. Acme s'intègre avec TensorFlow et JAX, prend en charge des environnements personnalisés via OpenAI Gym interfaces, et inclut des utilitaires pour la sauvegarde, l'évaluation et la configuration des hyperparamètres.
    Fonctionnalités principales de Acme
    • Implémentations d'agents préconstruites (DQN, PPO, SAC, etc.)
    • Tampons de répétition modulaires et enveloppes d'environnement
    • Boucles d'entraînement et planificateurs configurables
    • Moteur d'exécution distribué pour un entraînement scalable
    • Utilitaires de journalisation et d'évaluation intégrés
    • Compatibilité avec TensorFlow et JAX
    • Sauvegarde et suivi des métriques

  • Agents with ADK

    Un cadre open-source permettant des agents modulaires alimentés par LLM avec des kits d'outils intégrés et une coordination multi-agent.
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    Qu'est-ce que Agents with ADK ?
    Agents with ADK est un cadre Python open-source conçu pour simplifier la création d'agents intelligents alimentés par de grands modèles de langage. Il comprend des modèles d'agents modulaires, une gestion mémoire intégrée, des interfaces d'exécution d'outils et des capacités de coordination multi-agent. Les développeurs peuvent rapidement intégrer des fonctions personnalisées ou des API externes, configurer des chaînes de planification et de raisonnement, et surveiller les interactions des agents. Le cadre prend en charge l'intégration avec des fournisseurs LLM populaires et offre des fonctionnalités de journalisation, de logique de nouvelle tentative et d'extensibilité pour le déploiement en production.

  • Flat AI

    Flat AI est un cadre Python pour intégrer des chatbots alimentés par LLM, la récupération de documents, QA et résumés dans des applications.
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    Qu'est-ce que Flat AI ?
    Flat AI est un cadre Python à dépendances minimales de MindsDB conçu pour intégrer rapidement des capacités IA dans des produits. Il supporte le chat, la récupération de documents, la QA, le résumé de texte, et plus via une interface cohérente. Les développeurs peuvent connecter OpenAI, Hugging Face, Anthropic et d'autres LLM ainsi que les magasins vectoriels populaires sans gérer l'infrastructure. Flat AI gère la templatisation des prompts, le traitement par lots, la mise en cache, la gestion des erreurs, la multi-location et la surveillance par défaut, permettant un déploiement évolutif et sécurisé de fonctionnalités IA dans des applications web, analytics et workflows d'automatisation.
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