AutoDRIVE Cooperative MARL은 AutoDRIVE 도시 주행 시뮬레이터와 적응 가능한 다중 에이전트 강화학습 알고리즘을 결합한 GitHub 호스팅 프레임워크입니다. 훈련 스크립트, 환경 래퍼, 평가 지표, 시각화 도구를 포함하여 협력 운전 정책을 개발 및 벤치마킹할 수 있습니다. 사용자는 에이전트 관측 공간, 보상 함수, 훈련 하이퍼파라미터를 구성할 수 있습니다. 이 저장소는 모듈식 확장을 지원하여 사용자 정의 시나리오 정의, 커리큘럼 학습, 성능 추적이 가능합니다.

Modl.ai는 개발자가 기계 학습 모델을 쉽게 교육, 배포 및 관리할 수 있는 종합 플랫폼을 제공합니다. 빠른 모델 반복, 자동 버전 관리 및 사용자 친화적인 관리 도구를 용이하게 하는 기능을 통해 팀이 워크플로를 간소화하고 생산성을 개선할 수 있도록 지원합니다. 이 플랫폼에는 모델의 지속적 통합과 배포 기능이 포함되어 있어 기업들이 AI 기술을 효율적으로 활용할 수 있습니다. 또한, Modl.ai는 협업 작업을 지원하여 AI 이니셔티브에서 소규모 팀과 대규모 조직 모두에게 이상적입니다.

MARL Simulator는 효율적이고 확장 가능한 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 알고리즘 개발을 촉진하기 위해 설계되었습니다. PyTorch의 분산 백엔드를 활용하여 사용자가 여러 GPU 또는 노드에서 병렬 학습을 실행할 수 있도록 하여 실험 시간을 크게 줄입니다. 시뮬레이터는 협력 내비게이션, 포식자-피식자, 격자 세계 등과 사용자 정의 환경을 지원하는 모듈형 환경 인터페이스를 제공합니다. 에이전트는 다양한 통신 프로토콜을 활용하여 행동을 조정하고, 관측을 공유하며, 보상을 동기화할 수 있습니다. 구성 가능한 보상 및 관측 공간은 학습 역학에 세밀한 제어를 가능하게 하며, 내장 로깅 및 시각화 도구는 성능 지표에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다.

multiagent_envs는 멀티에이전트 강화학습 연구 및 개발을 위해 맞춤형 모듈형 파이썬 기반 환경 세트를 제공하며, 협력 네비게이션, 포식자-피해자, 사회적 딜레마, 경쟁 무대 등의 시나리오를 포함합니다. 각 환경은 에이전트 수, 관찰 특징, 보상 함수, 충돌 역학을 정의할 수 있습니다. 이 프레임워크는 Stable Baselines, RLlib과 같은 인기 RL 라이브러리와 원활하게 통합되어 벡터화 학습 루프, 병렬 실행, 간편한 로깅을 지원합니다. 사용자들은 간단한 API를 따라 기존 시나리오를 확장하거나 새로 만들어 MADDPG, QMIX, PPO와 같은 알고리즘을 일관되고 재현 가능한 환경에서 실험할 수 있습니다.

VMAS는 딥 강화 학습을 활용하여 다중 에이전트 시스템을 구축하고 훈련하는 종합 도구 키트입니다. 수백 개의 환경 인스턴스에 대한 GPU 기반 병렬 시뮬레이션을 지원하여 높은 처리량의 데이터 수집과 확장 가능한 훈련을 가능하게 합니다. 인기 있는 MARL 알고리즘인 PPO, MADDPG, QMIX, COMA의 구현과 빠른 프로토타이핑을 위한 모듈형 정책 및 환경 인터페이스를 포함합니다. 프레임워크는 분산 실행을 지원하는 중앙 집중식 훈련(CTDE)을 촉진하며, 사용자 정의 보상 조정, 관측 공간, 로깅 및 시각화를 위한 콜백 훅을 제공합니다. 모듈식 설계 덕분에 VMAS는 PyTorch 모델과 외부 환경과 원활하게 통합되어 협력형, 경쟁형, 혼합 목적의 작업에서 연구에 적합하며, 로보틱스, 교통 제어, 자원 배분, 게임 AI 시나리오에 이상적입니다.

NKC 다중 에이전트 모델은 연구자와 개발자에게 다중 에이전트 강화 학습 시스템을 설계, 훈련, 평가하기 위한 종합 도구 키트를 제공합니다. 사용자 정의 에이전트 정책, 환경 동역학, 보상 구조를 정의하는 모듈형 아키텍처를 특징으로 합니다. OpenAI Gym과 원활하게 통합되어 빠른 프로토타이핑이 가능하며, TensorFlow와 PyTorch 지원으로 유연한 백엔드 선택이 가능합니다. 이 프레임워크는 경험 재생, 중앙집중식 훈련과 분산 실행, 여러 GPU를 활용한 분산 훈련 유틸리티를 포함하고 있으며, 확장된 로깅과 시각화 모듈은 성능 지표를 수집하여 벤치마킹과 하이퍼파라미터 튜닝을 돕습니다. 협력, 경쟁, 혼합 동기 시나리오의 구성을 간소화하여 NKC 다중 에이전트 모델은 자율차, 로봇 무리, 게임 AI 등의 분야에서 실험을 가속화합니다.

이 오픈소스 프로젝트는 PyTorch와 Unity ML-Agents를 기반으로 구축된 완전한 다중 에이전트 강화 학습 프레임워크를 제공합니다. 분산 DDPG 알고리즘, 환경 래퍼, 훈련 스크립트를 포함하며, 사용자들은 에이전트 정책, 비평 네트워크, 재현 버퍼, 병렬 훈련 워커를 구성할 수 있습니다. 로깅 후크는 TensorBoard 모니터링을 가능하게 하며, 모듈화된 코드는 사용자 지정 보상 함수와 환경 매개변수를 지원합니다. 저장된 Unity 예제 씬은 협력 탐색 작업을 시연하며, 시뮬레이션에서 다중 에이전트 시나리오 확장과 벤치마킹에 이상적입니다.

AutoDRIVE Cooperative MARL은 자율주행 임무를 위한 협력형 다중 에이전트 강화학습(MARL) 정책을 훈련시키고 배포하기 위해 설계된 오픈소스 프레임워크입니다. 교차로, 고속도로 플레토닝, 병합과 같은 교통 시나리오를 모델링 하기 위해 현실감 있는 시뮬레이터와 통합됩니다. 이 프레임워크는 중앙집중식 훈련과 분산형 실행을 구현하여 차량들이 공유된 정책을 학습하여 교통 효율성과 안전성을 극대화할 수 있도록 합니다. 사용자들은 환경 파라미터를 설정하고, 기본 MARL 알고리즘을 선택하며, 훈련 진행 상황을 시각화하고, 에이전트 협조 성과를 벤치마킹할 수 있습니다.

CrewAI-Learning은 다중 에이전트 강화 학습 프로젝트를 간소화하도록 설계된 오픈소스 라이브러리입니다. 환경 구조, 모듈형 에이전트 정의, 사용자 정의 보상 함수, DQN, PPO, A3C와 같은 협력 작업에 적합한 내장 알고리즘을 제공합니다. 사용자는 시나리오 정의, 훈련 루프 관리, 메트릭 로깅 및 결과 시각화를 수행할 수 있습니다. 프레임워크는 에이전트 팀 및 보상 공유 전략의 동적 구성을 지원하여 다양한 분야에서 프로토타이핑, 평가 및 최적화를 용이하게 합니다.

Mean-Field MARL은 평균장 다중 에이전트 강화 학습 알고리즘의 구현과 평가를 위한 강력한 Python 프레임워크를 제공합니다. 주변 에이전트의 평균 효과를 모델링하여 대규모 에이전트 상호 작용을 근사하며, 이를 위해 평균장 Q-러닝을 활용합니다. 환경 래퍼, 에이전트 정책 모듈, 훈련 루프, 평가 지표를 포함하여 수백 에이전트에 대한 확장 훈련이 가능합니다. GPU 가속을 위해 PyTorch 기반이며, Particle World와 Gridworld와 같은 맞춤형 환경을 지원합니다. 모듈식 설계로 새 알고리즘의 확장이 쉽고, 내장된 로깅과 Matplotlib 기반의 시각화 도구는 보상, 손실 곡선, 평균장 분포를 추적합니다. 예제 스크립트와 문서가 사용자들이 설정, 실험 구성, 결과 분석에 도움을 주며, 대규모 다중 에이전트 시스템 연구와 프로토타이핑에 이상적입니다.

alaamoheb의 다중 에이전트 강화학습 라이브러리는 공유 환경에서 다수의 에이전트 개발, 훈련 및 평가를 용이하게 하는 포괄적인 오픈소스입니다. DQN, PPO, MADDPG 등을 포함한 가치 기반 및 정책 기반 알고리즘의 모듈식 구현을 갖추고 있습니다. 이 저장소는 OpenAI Gym, Unity ML-Agents, StarCraft Multi-Agent Challenge와의 통합을 지원하며, 연구와 현실 영감의 시나리오 모두에 실험을 가능하게 합니다. YAML 기반 실험 설정, 로깅 유틸리티, 시각화 도구를 통해 학습 곡선 모니터링, 하이퍼파라미터 조정, 다양한 알고리즘 비교가 가능합니다. 이 프레임워크는 협력, 경쟁 및 혼합 다중 에이전트 작업 실험을 가속화하며 재현 가능한 연구와 벤치마킹을 돕습니다.

ChatGPT 사이드바 - 모델 집계는 브라우저 사이드바에서 직접 챗봇 경험을 제공합니다. ChatGPT 3.5, GPT-4, Google Gemini 등 여러 모델을 지원하며, 국내 연결 제한을 극복할 수 있도록 도와줍니다. 다양한 출력 형식, 클라우드에 저장된 채팅 기록, 풍부한 프롬프트 템플릿 등의 기능을 통해 사용자는 고급 AI 모델과 쉽게 상호작용할 수 있습니다. 사이드바 디스플레이는 브라우징에 방해가 되지 않도록 하여, 다양한 사용 사례에 효율적인 도구가 됩니다.

모든 AI 모델은 다양한 AI 모델을 귀하의 애플리케이션에 통합하는 과정을 간소화하는 종합 플랫폼입니다. OpenAI의 ChatGPT와 Anthropic의 Claude를 포함하여 120개 이상의 AI 모델에 접근할 수 있으며, 개발자는 손쉽게 확장 가능한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이 플랫폼은 광범위한 문서, 대부분의 프로그래밍 언어에 대한 SDK 및 통합 과정을 원활하게 만드는 API를 제공합니다. 초보자든 전문가든, 모든 AI 모델은 AI로 개발하는 과정을 더 쉽고 효율적으로 만들어 줍니다.

ModelFusion은 대형 언어 모델(LLM)에 접근하기 위한 단일 인터페이스를 제공함으로써 생성 AI 사용을 간소화하도록 설계되었습니다. 콘텐츠 생성에서 데이터 분석에 이르기까지, 사용자는 OpenAI, Anthropic 및 기타 공급자의 모델 기능을 활용할 수 있습니다. 23개의 다양한 모델이 제공되는 ModelFusion은 다양한 애플리케이션을 지원하여 사용자가 특정 요구에 맞는 올바른 솔루션을 찾을 수 있도록 합니다. Fusion 크레딧은 이러한 모델의 사용을 용이하게 하여 고급 AI를 접근 가능하고 효율적으로 만듭니다.

ChatGPT 기본 모델 선택기는 ChatGPT와의 경험을 향상시키기 위해 설계된 사용자 친화적인 Chrome 확장 프로그램입니다. 사용자는 기본 모델을 GPT-4, GPT-3.5 또는 다른 사용 가능한 버전으로 원활하게 설정할 수 있어, 모델 간 전환을 자주 하는 사용자에게 유용합니다. 이 확장을 사용하면 모든 새로운 대화에서 자동으로 선택한 모델을 사용하여 시간을 절약하고, 글쓰기, 코딩 또는 브레인스토밍과 같은 다양한 작업에 참여하는 사용자에게 일관성을 보장합니다.

CoCLR은 비디오 표현을 위한 새로운 자기 감독 학습 방법입니다. 시각적 데이터만을 활용하여 InfoNCE 목표와 MoCo를 사용하여 비디오 표현 모델을 공동 교육합니다. 이 방법은 대량의 비라벨 비디오 데이터를 효과적으로 처리할 필요성에 대응하며, 라벨 데이터가 부족하거나 이용할 수 없는 애플리케이션에 가치가 있습니다.

Train A Model은 Stable Diffusion 모델을 포함한 다양한 유형의 AI 모델을 훈련할 수 있는 사용자 친화적인 플랫폼을 제공합니다. 간단한 단계와 강력한 인터페이스를 통해 사용자는 데이터 세트를 업로드하고, 설정을 구성하고, 특정 요구 사항에 맞춘 모델을 훈련할 수 있습니다. AI 생성 예술, 아바타 생성기 또는 기타 AI 기반 프로젝트 작업에 관계없이 Train A Model은 전체 프로세스를 간소화하여 모든 사람들이 고급 AI 기술을 쉽게 활용할 수 있도록 합니다.

퍼펙추얼 ML은 퍼펙추얼 러닝을 활용하여 모델 트레이닝을 크게 가속화하는 혁신적인 머신러닝 플랫폼입니다. 일반적으로 모델 재훈련에 필요한 시간과 자원을 없애줌으로써 기업이 머신러닝 모델을 빠르게 반복하고 배포할 수 있게 해줍니다. 이 플랫폼은 금융, 의료 및 소매를 포함한 다양한 산업에서 다양한 애플리케이션을 지원하도록 설계되었습니다. 내장된 정규화 및 지속적 학습 기능을 통해 퍼펙추얼 ML은 모델을 최신 상태로 유지하고 정확성을 보장하면서 광범위한 수동 개입이 필요 없습니다.

AllNewModels는 최신 AI 언어 학습 모델(LLMs)을 하나의 구독으로 통합한 플랫폼입니다. 글쓰기, 코딩 또는 기타 언어 기반 작업을 위한 고급 기능이 필요하든, 이 플랫폼은 무한한 가능성을 제공합니다. 단편 소설과 시에서부터 마케팅 카피 및 제품 설명까지, AllNewModels의 AI LLM은 사용자들이 창의성을 발휘하고 프로젝트에서 더 큰 효율성을 달성할 수 있도록 돕습니다. 이 플랫폼은 개인 및 전문 용도 모두를 위해 사용자 친화적이고 접근하기 쉽게 설계되었습니다.

ChatGLM은 중국어와 영어 텍스트를 이해하고 생성할 수 있는 최첨단 오픈소스 이중 언어 모델로, General Language Model (GLM) 프레임워크를 기반으로 합니다. 약 1조 개의 데이터 토큰으로 훈련받아 문맥에 맞는 응답과 더 매끄러운 대화를 제공합니다. 다목적으로 설계된 ChatGLM은 고객 서비스, 교육 응용 프로그램, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 활용될 수 있어 AI 기반 소통을 통합하려는 조직의 최우선 선택이 됩니다.