Outils framework de aprendizaje automático simples et intuitifs

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

framework de aprendizaje automático

  • Flat AI est un cadre Python pour intégrer des chatbots alimentés par LLM, la récupération de documents, QA et résumés dans des applications.
    0
    0
    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.
  • Met en œuvre un partage de récompenses basé sur la prédiction entre plusieurs agents d'apprentissage par renforcement pour faciliter le développement et l'évaluation de stratégies coopératives.
    0
    0
    Qu'est-ce que Multiagent-Prediction-Reward ?
    Multiagent-Prediction-Reward est un cadre orienté recherche qui intègre des modèles de prédiction et des mécanismes de distribution des récompenses pour l'apprentissage par renforcement multi-agent. Il comprend des wrappers pour l'environnement, des modules neuronaux pour prévoir les actions des pairs, et une logique de routage des récompenses personnalisable, qui s'adapte aux performances des agents. Le dépôt fournit des fichiers de configuration, scripts d'exemples et tableaux de bord d’évaluation pour exécuter des expériences sur des tâches coopératives. Les utilisateurs peuvent étendre le code pour tester de nouvelles fonctions de récompense, intégrer de nouveaux environnements et benchmarker contre des algorithmes RL multi-agent établis.
Vedettes