Outils sauvegarde de modèles simples et intuitifs

Explorez des solutions sauvegarde de modèles conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

sauvegarde de modèles

  • GPT Desktop est une application de bureau basée sur Electron qui fournit une conversation ChatGPT, une gestion de l'historique et des modèles de prompts personnalisables.
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    Qu'est-ce que GPT Desktop ?
    GPT Desktop est un client desktop autonome basé sur Electron qui intègre l'API ChatGPT d'OpenAI pour offrir une expérience native sur macOS, Windows et Linux. Il dispose d'une interface de chat intuitive, de la synchronisation automatique des conversations, d'exportations de logs, et de plusieurs fenêtres de conversation. Les utilisateurs peuvent enregistrer des prompts personnalisés en tant que modèles, organiser les sessions de chat par dossiers, et ajuster les thèmes et polices. Les raccourcis clavier et l'intégration à la barre système permettent de basculer rapidement entre les chats et d'accéder à l'application facilement. Toutes les données sont stockées localement pour la confidentialité et l'accès hors ligne aux conversations précédentes.
  • CybMASDE fournit un cadre Python personnalisable pour simuler et former des scénarios d'apprentissage par renforcement profond multi-agent coopératif.
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    Qu'est-ce que CybMASDE ?
    CybMASDE permet aux chercheurs et développeurs de construire, configurer et exécuter des simulations multi-agent avec apprentissage par renforcement profond. Les utilisateurs peuvent élaborer des scénarios personnalisés, définir des rôles d'agents et des fonctions de récompense, et brancher des algorithmes RL standard ou personnalisés. Le cadre comprend des serveurs d'environnement, des interfaces d'agents en réseau, des collecteurs de données et des utilitaires de rendu. Il supporte l'entraînement parallèle, la surveillance en temps réel et la sauvegarde de modèles. L'architecture modulaire de CybMASDE permet une intégration transparente de nouveaux agents, espaces d'observation et stratégies d'entraînement, accélérant l'expérimentation dans la commande coopérative, le comportement en essaim, l'allocation des ressources et autres cas d'usage multi-agent.
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