Ferramentas 환경 구성 para todas as ocasiões

Obtenha soluções 환경 구성 flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

환경 구성

  • AI Engineer DevTools é uma caixa de ferramentas CLI que oferece esqueleto, geração de código, testes, implantação e monitoramento para agentes de IA.
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    O que é AI Engineer DevTools?
    AI Engineer DevTools é uma ferramenta abrangente para desenvolvedores que simplifica a construção e manutenção de agentes de IA. Oferece estrutura de comando para a estrutura do projeto, geração de código para padrões padrão de agentes, scripts de configuração de ambiente, frameworks de teste integrados, exemplos de pipeline CI/CD, automação de implantação e configurações de monitoramento. Ao reduzir a redundância e impor melhores práticas, garante consistência, confiabilidade e rápida iteração em projetos de agentes de IA em todas as fases de desenvolvimento e produção.
    Recursos Principais do AI Engineer DevTools
    • Estrutura de projeto para agentes de IA
    • Modelos de geração de código personalizáveis
    • Configuração de ambiente e gerenciamento de dependências
    • Integração de testes automatizados
    • Exemplos de pipeline CI/CD
    • Scripts e configurações de implantação
    • Configuração de monitoramento e registro
  • Uma estrutura de aprendizado por reforço multiagente de código aberto para controle cooperativo de veículos autônomos em cenários de tráfego.
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    O que é AutoDRIVE Cooperative MARL?
    AutoDRIVE Cooperative MARL é uma estrutura de código aberto projetada para treinar e implantar políticas de aprendizado por reforço multiagente cooperativo (MARL) para tarefas de condução autônoma. Ela integra simuladores realistas para modelar cenários de tráfego como interseções, formação de comboios em rodovias e fusões. A estrutura implementa treinamento centralizado com execução descentralizada, permitindo que veículos aprendam políticas compartilhadas que maximizam a eficiência e segurança do tráfego. Os usuários podem configurar parâmetros do ambiente, escolher algoritmos MARL de base, visualizar o progresso do treinamento e comparar o desempenho da coordenação dos agentes.
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