Este repositório fornece uma estrutura completa de aprendizado por reforço para pesquisa de jogabilidade em StarCraft II. O agente principal usa Proximal Policy Optimization (PPO) para aprender redes de política que interpretam dados de observação do ambiente PySC2 e geram ações precisas no jogo. Desenvolvedores podem configurar camadas de redes neurais, modelagem de recompensas e cronogramas de treinamento para otimizar o desempenho. O sistema suporta multiprocessamento para coleta eficiente de amostras, utilitários de registro para monitorar curvas de treinamento e scripts de avaliação para executar políticas treinadas contra oponentes scriptados ou IA incorporada. O código é escrito em Python e utiliza TensorFlow para definição e otimização de modelos. Usuários podem estender componentes como funções de recompensa personalizadas, pré-processamento de estado ou arquiteturas de rede para atender a objetivos de pesquisa específicos.

A plataforma da Aporia oferece soluções abrangentes de monitoramento e observabilidade para modelos de aprendizado de máquina. Ao permitir rastreamento e análise em tempo real, a plataforma ajuda equipes de ciência de dados e engenharia de ML a identificar rapidamente problemas, otimizar o desempenho e garantir a confiabilidade e precisão dos modelos de IA. As funcionalidades principais incluem guardrails em tempo real, detecção de anomalias e monitoramento de desvios de incorporação, todos cruciais para manter sistemas de IA robustos e seguros.

Censius é uma plataforma de observabilidade de IA que auxilia empresas a monitorar, analisar e explicar continuamente seus modelos de produção. Ao oferecer ferramentas abrangentes para detectar e diagnosticar problemas, capacita as equipes de ciência de dados a garantir desempenho, confiabilidade e transparência ideais dos modelos de IA. Aumente o desempenho no mundo real de seus modelos de IA com o robusto conjunto de recursos de monitoramento, análise e diagnóstico do Censius.

A Mastra fornece uma interface visual para projetar, testar e implementar agentes de IA sem a necessidade de escrever código. Os usuários podem arrastar e soltar nós para criar fluxos de trabalho de várias etapas que integram modelos de linguagem, visão computacional e scripts personalizados. Conectores de dados permitem recuperação eficiente de bancos de dados, CRMs ou serviços web, enquanto análises integradas acompanham o desempenho do agente. Equipes podem colaborar em tempo real, controlar versões de fluxos de trabalho e reverter alterações. Após os testes, os agentes podem ser implantados com um clique em widgets de chat na web, aplicativos de mensagens ou APIs REST. Os dashboards de monitoramento exibem métricas de uso, alertas de erro e sugestões de otimização para manter e melhorar a eficácia do agente ao longo do tempo.