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Maschinenlern-Framework

  • dead-simple-self-learning

    Auto-aprendizado simples é uma biblioteca Python de APIs simples para construir, treinar e avaliar agentes de aprendizado por reforço.
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    O que é dead-simple-self-learning?
    Auto-aprendizado simples oferece aos desenvolvedores uma abordagem extremamente simples para criar e treinar agentes de aprendizado por reforço em Python. A estrutura abstrai componentes principais de RL, como wrappers de ambientes, módulos de política e buffers de experiência, em interfaces concisas. Os usuários podem rapidamente inicializar ambientes, definir políticas personalizadas usando backends familiares como PyTorch ou TensorFlow, e executar loops de treinamento com registro e pontos de verificação integrados. A biblioteca suporta algoritmos on-policy e off-policy, permitindo experimentações flexíveis com Q-learning, gradientes de política e métodos ator-crítico. Ao reduzir o código boilerplate, auto-aprendizado simples permite que praticantes, educadores e pesquisadores prototype algoritmos, testem hipóteses e visualizem o desempenho do agente com configuração mínima. Seu design modular também facilita a integração com stacks de ML existentes e ambientes personalizados.
    Recursos Principais do dead-simple-self-learning
    • Wrappers simples para ambientes
    • Definições de política e modelo
    • Replay de experiência e buffers
    • Loops de treinamento flexíveis
    • Registro e checkpoints integrados
    Prós e Contras do dead-simple-self-learning

    Contras

    Atualmente, a camada de seleção de feedback suporta apenas OpenAI
    Nenhuma informação de preço disponível pois é uma biblioteca open-source
    Suporte ou informações limitadas sobre escalabilidade para conjuntos de dados muito grandes

    Prós

    Permite que agentes LLM se auto-melhorarem sem o custo de re-treinamento do modelo
    Suporta múltiplos modelos de embedding (OpenAI, HuggingFace)
    Armazenamento local prioritário usando arquivos JSON, sem necessidade de banco de dados externo
    Suporte a API assíncrona e síncrona para melhor desempenho
    Independente de framework; funciona com qualquer provedor LLM
    API simples com métodos fáceis para melhorar prompts e salvar feedback
    Exemplos de integração com frameworks populares como LangChain e Agno
    Licença open-source MIT

  • Acme

    A Acme é uma estrutura de aprendizado por reforço modular que oferece componentes de agentes reutilizáveis e pipelines de treinamento distribuído eficientes.
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    O que é Acme?
    A Acme é uma estrutura baseada em Python que simplifica o desenvolvimento e a avaliação de agentes de aprendizado por reforço. Oferece uma coleção de implementações de agentes pré-construídos (por exemplo, DQN, PPO, SAC), wrappers de ambientes, buffers de Replay e motores de execução distribuída. Pesquisadores podem combinar componentes para criar protótipos de novos algoritmos, monitorar métricas de treinamento com registro embutido e aproveitar pipelines distribuídos escaláveis para experimentos em grande escala. A Acme integra-se com TensorFlow e JAX, suporta ambientes personalizados via interfaces OpenAI Gym e inclui utilitários para checkpointing, avaliação e configuração de hiperparâmetros.

  • Agents with ADK

    Um framework de código aberto que permite agentes modulares alimentados por LLM com conjuntos de ferramentas integrados e coordenação de múltiplos agentes.
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    O que é Agents with ADK?
    Agents with ADK é um framework Python de código aberto projetado para simplificar a criação de agentes inteligentes alimentados por grandes modelos de linguagem. Inclui modelos de agentes modulares, gerenciamento de memória embutido, interfaces de execução de ferramentas e recursos de coordenação de múltiplos agentes. Os desenvolvedores podem rapidamente inserir funções personalizadas ou APIs externas, configurar chains de planejamento e raciocínio, e monitorar interações dos agentes. O framework suporta integração com provedores populares de LLM e fornece funcionalidades de registro, lógica de reintento e extensibilidade para implantações em produção.
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