Vanilla Agents é uma estrutura leve baseada em PyTorch que fornece implementações modulares e extensíveis de agentes de reforço fundamentais. Suporta algoritmos como DQN, Double DQN, PPO e A2C, com wrappers de ambiente plugáveis compatíveis com OpenAI Gym. Os usuários podem configurar hiperparâmetros, registrar métricas de treinamento, salvar pontos de verificação e visualizar curvas de aprendizagem. A base de código é organizada para clareza, tornando-a ideal para prototipagem de pesquisa, uso educacional e benchmarking de novas ideias em RL.
Recursos Principais do Vanilla Agents
Implementações de DQN e Double DQN
Agentes de política de gradiente PPO e A2C
Wrappers de ambiente do OpenAI Gym
Hiperparâmetros configuráveis
Suporte a registro e TensorBoard
Salvamento e carregamento de checkpoints do modelo
StaticBlocks é uma solução abrangente para desenvolvedores que buscam otimizar seus processos de gestão de código. Ao permitir a criação e personalização de blocos de código reutilizáveis, reduz redundâncias e aumenta a eficiência. Os usuários podem arrastar e soltar blocos em seus projetos, personalizá-los para atender a necessidades específicas e garantir consistência em toda a base de código. Esta ferramenta é projetada para tornar a codificação mais acessível e manejável, economizando tempo e reduzindo erros.