ModelBench AI offre une solution sans couture pour le déploiement et la maintenance des modèles d'apprentissage machine. Il prend en charge divers frameworks de modèles, simplifie le processus d'intégration et de surveillance, et propose une interface conviviale pour gérer l'ensemble du cycle de vie des modèles. Les utilisateurs peuvent facilement suivre les performances, optimiser les configurations et assurer l'évolutivité à travers différents environnements applicatifs, permettant ainsi aux scientifiques des données et aux ingénieurs de se concentrer sur l'innovation plutôt que sur les complexités d'infrastructure.

Le solveur NQueen basé sur GA utilise une architecture modulaire multi-agent 2APL où chaque agent encode une configuration candidate pour N-Reines. Les agents évaluent leur fitness en comptant le nombre de paires de reines non en attaque, puis partagent les configurations à haute fitness avec d'autres. Des opérateurs génétiques—sélection, crossover et mutation—sont appliqués à la population d'agents pour générer de nouvelles configurations candidates. Au fil des itérations, les agents convergent collectivement vers des solutions valides pour N-Reines. Le framework est implémenté en Java, supporte le réglage des paramètres de la population, du taux de crossover, de la probabilité de mutation et des protocoles de communication des agents, et fournit des journaux détaillés et des visualisations du processus évolutif.