ModelBench AI는 기계 학습 모델의 배포 및 유지 보수에 대한 매끄러운 솔루션을 제공합니다. 다양한 모델 프레임워크를 지원하고, 통합 및 모니터링 프로세스를 단순화하며, 모델의 전체 생애 주기를 관리하는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 사용자는 성능을 쉽게 모니터링하고, 구성을 최적화하며, 다양한 응용 환경에서 확장 가능성을 보장하여 데이터 과학자와 엔지니어가 인프라 복잡성보다는 혁신에 집중할 수 있도록 합니다.

GA 기반 NQueen 해결사는 각 에이전트가 N-Queen 후보 구성을 인코딩하는 모듈식 2APL 다중 에이전트 아키텍처를 사용합니다. 에이전트는 비공격 퀸 쌍 수를 계산하여 적합도를 평가하고, 높은 적합도 구성을 다른 에이전트와 공유합니다. 선택, 교차, 돌연변이와 같은 유전 연산자는 새로운 후보 체스판 생성에 사용되며, 연속적인 반복을 통해 에이전트들은 유효한 N-Queen 해에 수렴합니다. 이 프레임워크는 자바로 구현되었으며, 인구 크기, 교차율, 돌연변이 확률, 에이전트 통신 프로토콜 등에 대한 매개변수 튜닝을 지원하며, 상세 로그와 진화 과정 시각화를 출력합니다.