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Ferramentas boucles d'entraînement para todas as ocasiões

Obtenha soluções boucles d'entraînement flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

boucles d'entraînement

  • RL-Agents

    Biblioteca de código aberto do PyTorch que fornece implementações modulares de agentes de aprendizado por reforço como DQN, PPO, SAC e mais.
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    O que é RL-Agents?
    RL-Agents é uma estrutura de aprendizado por reforço de nível de pesquisa construída sobre PyTorch que reúne algoritmos populares de RL em métodos baseados em valor, política e ator-crítico. A biblioteca possui uma API modular de agentes, aceleração por GPU, integração perfeita com OpenAI Gym e ferramentas embutidas de registro e visualização. Os usuários podem configurar hiperparâmetros, personalizar ciclos de treinamento e fazer benchmarking de desempenho com algumas linhas de código, tornando RL-Agents ideal para pesquisa acadêmica, prototipagem e experimentação industrial.
    Recursos Principais do RL-Agents
    • Implementações de DQN, DDQN, PPO, A2C, SAC, TD3
    • API modular e extensível de agentes
    • Aceleração GPU via PyTorch
    • Integração com ambientes OpenAI Gym
    • Suporte embutido a registro e visualização

  • HMAS

    HMAS é uma estrutura em Python para construir sistemas multiagente hierárquicos com recursos de comunicação e treinamento de políticas.
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    O que é HMAS?
    HMAS é uma estrutura de código aberto em Python que permite o desenvolvimento de sistemas multiagente hierárquicos. Oferece abstrações para definir hierarquias de agentes, protocolos de comunicação entre agentes, integração de ambientes e loops de treinamento integrados. Pesquisadores e desenvolvedores podem usar HMAS para prototipar interações complexas de vários agentes, treinar políticas coordenadas e avaliar o desempenho em ambientes simulados. Seu design modular torna fácil estender e personalizar agentes, ambientes e estratégias de treinamento.

  • Trainable Agents

    Trainable Agents é uma estrutura em Python que permite o ajuste fino e o treinamento interativo de agentes de IA em tarefas personalizadas por meio de feedback humano.
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    O que é Trainable Agents?
    Trainable Agents foi projetado como um conjunto de ferramentas modular e extensível para desenvolvimento rápido e treinamento de agentes de IA alimentados pelos modelos de linguagem de última geração. A estrutura abstrai componentes principais como ambientes de interação, interfaces de políticas e ciclos de feedback, permitindo que os desenvolvedores definam tarefas, forneçam demonstrações e implementem funções de recompensa facilmente. Com suporte integrado para OpenAI GPT e Anthropic Claude, a biblioteca facilita reprodução de experiência, treinamento em lote e avaliação de desempenho. Trainable Agents também inclui utilitários para registro, rastreamento de métricas e exportação de políticas treinadas para implantação. Seja construindo chatbots conversacionais, automatizando fluxos de trabalho ou conduzindo pesquisas, essa estrutura agiliza todo o ciclo, do protótipo à produção, em um pacote unificado em Python.
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