GEN_AI는 처리를 위한 파이프라인 정의, 대형 언어 모델 통합, 사용자 지정 플러그인 지원을 통해 유연한 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 텍스트, 이미지 또는 데이터 생성 워크플로를 구성하고, 입력/출력 관리를 하며, 커뮤니티 또는 사용자 지정 플러그인을 통해 기능을 확장할 수 있습니다. 이 프레임워크는 여러 AI 서비스 호출을 간소화하고, 로깅과 오류 관리를 제공하며, 빠른 프로토타이핑을 지원합니다. 모듈식 구성 요소와 구성 파일을 사용하여 팀은 연구, 고객 서비스, 콘텐츠 제작 등 다양한 분야에서 AI 기반 애플리케이션을 신속하게 배포, 모니터링, 확장할 수 있습니다.

이 저장소는 StarCraft II 게임 플레이 연구를 위한 엔드-투-엔드 강화학습 프레임워크를 제공합니다. 핵심 에이전트는 PySC2 환경의 관측 데이터를 해석하여 정밀한 게임 내 행동을 출력하는 정책 네트워크를 학습하기 위해 PPO를 사용합니다. 개발자는 신경망 계층, 보상 설계, 학습 일정을 구성하여 성능을 최적화할 수 있습니다. 이 시스템은 샘플 수집의 효율성을 위한 다중 프로세싱, 학습 곡선을 모니터링하는 로깅 유틸리티, 스크립트 또는 내장 AI 대전용 평가 스크립트를 지원합니다. 코드는 Python으로 작성되었으며 TensorFlow를 활용하여 모델 정의 및 최적화를 수행합니다. 사용자는 사용자 정의 보상 함수, 상태 전처리, 네트워크 아키텍처 등 구성요소를 확장할 수 있습니다.