Acme
0 ОтзывыAcme — это открытая библиотека от DeepMind, разработанная для упрощения исследований в области обучения с подкреплением. Она предоставляет модульные блоки для создания агентов, настраиваемые циклы обучения и интегрированную систему логирования, что позволяет быстро проводить эксперименты и масштабировать распределённое обучение в различных средах.
Платформы и фреймворки ИИ
Библиотеки инструментов
#обучение с подкреплением
#агенты RL
#фреймворк машинного обучения
#DQN
#PPO
#SAC
#распределенное обучение
#масштабируемые эксперименты
#прототипирование алгоритмов
#интеграция с TensorFlow
#поддержка JAX
#обертки среды
#буферы воспроизведения
#логирующие утилиты
#настройка гиперпараметров
#контрольные точки
#отслеживание метрик
#инструменты исследования
#бенчмаркинг производительности
#кастомные среды
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
Acme
Acme — это открытая библиотека от DeepMind, разработанная для упрощения исследований в области обучения с подкреплением. Она предоставляет модульные блоки для создания агентов, настраиваемые циклы обучения и интегрированную систему логирования, что позволяет быстро проводить эксперименты и масштабировать распределённое обучение в различных средах.
Платформы и фреймворки ИИ
Библиотеки инструментов
#обучение с подкреплением
#агенты RL
#фреймворк машинного обучения
#DQN
#PPO
#SAC
#распределенное обучение
#масштабируемые эксперименты
#прототипирование алгоритмов
#интеграция с TensorFlow
#поддержка JAX
#обертки среды
#буферы воспроизведения
#логирующие утилиты
#настройка гиперпараметров
#контрольные точки
#отслеживание метрик
#инструменты исследования
#бенчмаркинг производительности
#кастомные среды
...
Рекомендуемые
Что такое Acme?
Acme — это фреймворк на базе Python, упрощающий разработку и оценку агентов обучения с подкреплением. Он включает коллекцию заранее созданных реализаций агентов (например, DQN, PPO, SAC), оболочки для среды, буферы повтора и движки для распределённого выполнения. Исследователи могут комбинировать компоненты для прототипирования новых алгоритмов, контролировать метрики обучения с помощью встроенного логирования и использовать масштабируемые распределённые пайплайны для масштабных экспериментов. Acme интегрируется с TensorFlow и JAX, поддерживает пользовательские среды через интерфейсы OpenAI Gym и включает утилиты для создания контрольных точек, оценки и настройки гиперпараметров.
Кто будет использовать Acme?
- Исследователи в области обучения с подкреплением
- Инженеры по машинному обучению
- Научно-исследовательские лаборатории в академических и промышленных сферах
- Опытные разработчики Python
Как использовать Acme?
- Шаг 1: Клонируйте репозиторий Acme с GitHub и перейдите в папку проекта.
- Шаг 2: Установите зависимости через pip: `pip install acme dm-env dm-tree chex jax tensorflow`.
- Шаг 3: Импортируйте модули Acme в вашем скрипте: `import acme`.
- Шаг 4: Определите вашу среду, используя OpenAI Gym или dm_env.
- Шаг 5: Выберите или реализуйте агента из библиотеки Acme (например, DQN, PPO).
- Шаг 6: Настраивайте цикл обучения и гиперпараметры.
- Шаг 7: Запустите обучение с помощью `acme.run_experiment()` или собственного скрипта обучения.
- Шаг 8: Мониторьте метрики через TensorBoard и сохраняйте контрольные точки.
Платформа
- mac
- windows
- linux
Ключевые Особенности и Преимущества Acme
Основные функции
- Реализации предварительно созданных агентов (DQN, PPO, SAC и др.)
- Модульные буферы повторов и оболочки для среды
- Настраиваемые циклы обучения и планировщики
- Движок распределённого выполнения для масштабируемого обучения
- Интегрированное логирование и утилиты оценки
- Совместимость с TensorFlow и JAX
- Сохранение и отслеживание метрик
Преимущества
- Ускоряет исследование RL с помощью переиспользуемых компонентов
- Облегчает прототипирование новых алгоритмов
- Поддержка крупномасштабных распределённых экспериментов
- Повышает воспроизводимость и бенчмаркинг
- Облегчает интеграцию с пользовательскими средами
Основные Сценарии Использования и Приложения Acme
- Быстрое прототипирование новых алгоритмов обучения с подкреплением
- Бенчмаркинг стандартных агентов RL на пользовательских задачах
- Распределённое обучение для масштабных исследований RL
- Образовательные демонстрации концепций RL
- Настройка гиперпараметров и автоматическая оценка
Часто Задаваемые Вопросы о Acme
Информация о Компании Acme
- Google DeepMind
Обзоры Acme
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы Acme?
- Ray RLlib
- TensorFlow Agents
- Stable Baselines3
- OpenAI Spinning Up
- Dopamine
Вам также может понравиться：
Агент AI дизайна автоматизирует рабочий процесс, создавая изображения, видео и 3D модели до 10 раз быстрее.
Искусственный интеллект - чат-бот для лучших создателей OnlyFans.
Aixbt — это токенизированный ИИ-агент, оптимизирующий доходы в различных приложениях.
theGist AI Workspace объединяет рабочие приложения с ИИ для повышения производительности.
Создавайте брендовые визуальные элементы и текст с помощью ИИ, чтобы повысить продажи в электронной коммерции.
GPTConsole - это AI-агент, разработанный для оптимизированного общения и автоматизации задач.
GenSphere — это AI-агент, который автоматизирует анализ данных и предоставляет аналитические выводы для обоснованного принятия решений.
Nullify автоматизирует всю программу AppSec для команд безопасности, используя решения на основе искусственного интеллекта.
Refly.AI даёт нетехническим создателям возможность автоматизировать рабочие процессы с помощью естественного языка и визуального полотна.
Langbase — это ИИ-агент, который эффективно генерирует и анализирует контент на естественном языке.
AiTerm: AI Терминальный Ассистент, преобразующий естественный язык в команды.
Легко генерируйте увлекательные факты с помощью нашего инструмента на базе ИИ.
Автоматизируйте ваши заявки на работу и найдите идеальную работу с помощью технологий ИИ.
Intellika AI обеспечивает бесшовную автоматизацию анализа данных и отчетности для бизнеса.
ScholarRoll помогает студентам легко находить и подавать заявки на стипендии.
OneReach AI упрощает взаимодействие, автоматизируя взаимодействие с клиентами через интеллектуальные сообщения.
Phoenix AI Assistant помогает упростить задачи с помощью интеллектуальной автоматизации и персонализированной поддержки.
это агентное рабочее пространство на основе холста, которое предлагает бесплатно 🍌Nano Banana Pro и другие эффективные м
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
Фреймворк на базе Python, реализующий алгоритмы стайного поведения для многопользовательского моделирования, позволяющий агентам ИИ координироваться и динамично навигировать.
Открытая платформа, реализующая автономных агентов LLM с поддержкой генерации на основе поиска, векторных баз данных, интеграции инструментов и настраиваемых рабочих процессов.
Шаблон агента ИИ, показывающий автоматическое планирование задач, управление памятью и выполнение инструментов с помощью API OpenAI.
Pipe Pilot — это框架 на Python, который управляет конвейерами агентов, управляемыми LLM, позволяя легко выполнять сложные многошаговые рабочие процессы ИИ.
Репозиторий с открытым исходным кодом, предоставляющий практические примеры кода для создания агентов ИИ с использованием возможностей Google Gemini по рассуждению и использованию инструментов.
RModel — это открытая платформа для агентов ИИ, которая координирует LLM, интеграцию инструментов и память для продвинутых диалоговых и задачных приложений.
Открытая платформа, реализующая кооперативное обучение с подкреплением для мультияпонных агентов при автономном управлении в симуляции.
Библиотека Python с интерактивным интерфейсом чата на основе Flet для построения агентов LLM с поддержкой выполнения инструментов и памяти.
Agentic Workflow — это фреймворк на Python для проектирования, оркестровки и управления многопроцессорными рабочими потоками AI для сложных автоматизированных задач.
Общайтесь и творите с ИИ-партнером. Превращение фото в видео, генератор ИИ-изображений.
Демонстрационный проект на GitHub, показывающий SmolAgents — легкий Python-фреймворк для оркестрации мультиагентных рабочих процессов на базе LLM с интеграцией инструментов.
Python-фреймворк для лёгкого декларативного определения и выполнения рабочих процессов AI-агентов с помощью спецификаций в стиле YAML.
OpenSpiel предоставляет библиотеку окружений и алгоритмов для исследований в области обучения с укреплением и игрового планирования теории игр.
Питоновский фреймворк, реализующий протокол Model Context, для создания и запуска серверов AI-агентов с пользовательскими инструментами.
pyafai — это модульная рамочная структура на Python для создания, обучения и запуска автономных ИИ-агентов с поддержкой плагинов памяти и инструментов.
LangGraph позволяет разработчикам Python создавать и управлять индивидуальными рабочими процессами AI-агентов, используя модульные графовые пайплайны.
Обертка Python, обеспечивающая беспрепятственные вызовы API Anthropic Claude через существующие интерфейсы SDK Python OpenAI.
Agent Adapters предоставляет модульное промежуточное ПО для бесшовной интеграции агентов на базе LLM с различными внешними фреймворками и инструментами.
Java-Action-Storage — это модуль LightJason, который регистрирует, хранит и извлекает действия агентов для распределённых многопользовательских приложений.
LinkAgent координирует несколько языковых моделей, систем поиска и внешних инструментов для автоматизации сложных процессов на базе ИИ.
Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.