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.

0LLM fornece uma plataforma robusta e escalável para desenvolver e gerenciar modelos de linguagem em larga escala. Está equipada com ferramentas e recursos avançados que facilitam a integração, o treinamento de modelos e a implementação. O 0LLM visa otimizar o processo de criação de soluções potentes baseadas em IA, oferecendo uma interface intuitiva, suporte abrangente e desempenho aprimorado. Seu principal objetivo é capacitar desenvolvedores e empresas a aproveitar todo o potencial da IA e dos modelos de linguagem.

O projeto mario-ai oferece um pipeline abrangente para desenvolver agentes de IA que dominam o Super Mario Bros. usando neuroevolução. Ao integrar uma implementação de NEAT baseada em Python com o ambiente SuperMario do OpenAI Gym, permite que os usuários definam critérios de fitness personalizados, taxas de mutação e topologias de rede. Durante o treinamento, a estrutura avalia gerações de redes neurais, seleciona genomas de alto desempenho e fornece visualizações em tempo real do jogo e da evolução da rede. Além disso, suporta salvar e carregar modelos treinados, exportar os melhores genomas e gerar logs detalhados de desempenho. Pesquisadores, educadores e entusiastas podem estender o código para outros ambientes de jogo, experimentar estratégias evolutivas e criar benchmarks do progresso de aprendizagem de IA em diferentes níveis.

O NeuroCraft Studio oferece uma plataforma inovadora para projetar, treinar e implementar redes neurais sem complicações. Com funcionalidade intuitiva de arrastar e soltar, treinamento de modelos em tempo real e opções de implementação sem costura, nunca foi tão fácil dar vida aos seus projetos de IA. Quer você seja um iniciante ou um especialista experiente, o NeuroCraft Studio fornece as ferramentas necessárias para executar tarefas complexas de IA com facilidade.

Pixta AI se especializa em anotação de dados em larga escala e aquisição para projetos de IA e aprendizado de máquina. Aproveitando mais de 80 milhões de imagens, 1000 anotadores experientes e tecnologia de última geração, Pixta AI fornece conjuntos de dados anotados de alta qualidade. Esses conjuntos de dados são ideais para visão computacional, veículos autônomos, análise de varejo e muito mais. Ao utilizar processos de rotulagem manuais e semi-automatizados, a Pixta AI garante uma preparação de dados rápida e precisa, possibilitando um treinamento e uma implantação mais rápidos de modelos de IA.

A FluidStack proporciona uma infraestrutura de nuvem GPU de alto desempenho, adaptada para o treinamento de AI e grandes modelos de linguagem. Com acesso a mais de 50.000 GPUs, incluindo NVIDIA H100s e A100s, os usuários podem escalar suas necessidades computacionais sem problemas. A plataforma garante acessibilidade, reduzindo faturas de nuvem em mais de 70%. Confiável pelas principais empresas de AI, a FluidStack foi projetada para lidar com tarefas computacionais intensivas, desde o treinamento de modelos de AI até a prestação de inferências.