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.

Aporia의 플랫폼은 머신 러닝 모델을 위한 포괄적인 모니터링 및 관찰 가능성 솔루션을 제공합니다. 실시간 추적 및 분석을 가능하게 함으로써, 플랫폼은 데이터 과학 및 ML 엔지니어링 팀이 문제를 신속하게 식별하고 성능을 최적화하며 AI 모델의 신뢰성과 정확성을 보장하는 데 도움을 줍니다. 핵심 기능으로는 실시간 가드레일, 이상 탐지 및 임베딩 드리프트 모니터링이 있으며, 이는 강력하고 안전한 AI 시스템을 유지하는 데 매우 중요합니다.

Censius는 기업이 생산 모델을 지속적으로 모니터링, 분석 및 설명할 수 있도록 지원하는 AI 관측 플랫폼입니다. 문제를 감지하고 진단하기 위한 포괄적인 도구들을 제공함으로써 데이터 과학 팀이 AI 모델의 최적 성능, 신뢰성 및 투명성을 보장하도록 돕습니다. Censius의 강력한 모니터링, 분석 및 진단 기능을 통해 AI 모델의 실제 성능을 향상시켜 보십시오.

Mastra는 코드를 작성하지 않고 AI 에이전트를 설계, 테스트, 배포할 수 있는 시각적 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 언어 모델, 컴퓨터 비전, 맞춤 스크립트를 통합하는 다단계 워크플로우를 노드 드래그 앤 드롭으로 생성할 수 있습니다. 데이터 커넥터는 데이터베이스, CRM 또는 웹 서비스에서 원활하게 정보를 가져오며, 내장된 분석 도구가 에이전트의 성능을 추적합니다. 팀은 실시간 협업, 워크플로우 버전 관리, 변경 사항 롤백이 가능하며, 테스트 후에는 원클릭으로 웹 채팅 위젯, 메시징 앱, API에 배포할 수 있습니다. 모니터링 대시보드는 사용량, 오류 알림, 최적화 제안을 표시하여 시간에 따른 에이전트의 효과를 유지 및 향상시킵니다.