Scalable MADDPG
0 ОтзывыМасштабируемый MADDPG — это библиотека Python с открытым исходным кодом, предоставляющая масштабируемую реализацию алгоритма глубинного детерминированного градиента политики для множества агентов. Она поддерживает централизованное обучение с децентрализованным выполнением, настраиваемые окружения и модульные архитектуры нейронных сетей. Исследователи и инженеры могут использовать её скрипты и шаблоны для обучения и оценки кооперативных или соревновательных сценариев многопрограммного обучения в различных задачах, таких как робототехника, управление транспортом и AI в играх.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
Библиотеки инструментов
#обучение с подкреплением для множественных агентов
#фреймворк MADDPG
#масштабируемое обучение
#централизованные критики
#независимые агенты
#API на Python
#ускорение через TensorFlow
#настройка окружения
#визуализация кривых обучения
#кооперативные задачи
#конкурентные задачи
#исследование с открытым исходным кодом
#модульные компоненты
#параллельное обучение
#воспроизводимые эксперименты
#прототипирование ИИ
#бенчмаркинг
#фреймворки ИИ
#метрики обучения
#обучение агентов
...
Продвигайте этот инструмент
Обновите этот инструмент
Scalable MADDPG
Масштабируемый MADDPG — это библиотека Python с открытым исходным кодом, предоставляющая масштабируемую реализацию алгоритма глубинного детерминированного градиента политики для множества агентов. Она поддерживает централизованное обучение с децентрализованным выполнением, настраиваемые окружения и модульные архитектуры нейронных сетей. Исследователи и инженеры могут использовать её скрипты и шаблоны для обучения и оценки кооперативных или соревновательных сценариев многопрограммного обучения в различных задачах, таких как робототехника, управление транспортом и AI в играх.
Платформы и фреймворки ИИ
Среда разработки
Библиотеки инструментов
#обучение с подкреплением для множественных агентов
#фреймворк MADDPG
#масштабируемое обучение
#централизованные критики
#независимые агенты
#API на Python
#ускорение через TensorFlow
#настройка окружения
#визуализация кривых обучения
#кооперативные задачи
#конкурентные задачи
#исследование с открытым исходным кодом
#модульные компоненты
#параллельное обучение
#воспроизводимые эксперименты
#прототипирование ИИ
#бенчмаркинг
#фреймворки ИИ
#метрики обучения
#обучение агентов
...
Рекомендуемые
Что такое Scalable MADDPG?
Масштабируемый MADDPG — это исследовательская рамка для многопрограммного обучения с усилением, обеспечивающая масштабируемую реализацию алгоритма MADDPG. В ней используются центральные критики в процессе обучения и независимые актеры при выполнении для стабильности и эффективности. Библиотека включает Python-скрипты для определения пользовательских окружений, настройки архитектур сетей и гиперпараметров. Пользователи могут обучать множество агентов параллельно, отслеживать метрики и визуализировать кривые обучения. Он интегрируется с окружениями, похожими на OpenAI Gym, и поддерживает ускорение с помощью GPU через TensorFlow. Благодаря модульной структуре, масштабируемый MADDPG обеспечивает гибкие эксперименты в кооперативных, соревновательных или смешанных задачах, облегчая быстрое прототипирование и бенчмаркинг.
Кто будет использовать Scalable MADDPG?
- Исследователи в области обучения с подкреплением
- Инженеры машинного обучения
- Разработчики AI
- Академики и студенты в области ИИ
Как использовать Scalable MADDPG?
- Шаг 1: клонируйте репозиторий с GitHub: git clone https://github.com/livey/scalable_maddpg.git
- Шаг 2: установите зависимости: pip install -r requirements.txt
- Шаг 3: настройте параметры окружения в конфигурационных файлах для вашей задачи
- Шаг 4: запустите обучение: python train.py --env ваш_env --config config.yaml
- Шаг 5: отслеживайте логи обучения и визуализируйте результаты с TensorBoard
- Шаг 6: оцените обученных агентов: python evaluate.py --model путь/к/контроллеру --env ваш_env
Платформа
- mac
- windows
- linux
Ключевые Особенности и Преимущества Scalable MADDPG
Основные функции
- Масштабируемое обучение нескольких агентов с MADDPG
- Централизованный тренинг и децентрализованное выполнение
- Модульная архитектура нейронных сетей
- Python API, независимый от среды
- Логирование и визуализация через TensorBoard
- Поддержка ускорения GPU с помощью TensorFlow
Преимущества
- Легкая настройка агентов и окружений
- Воспроизводимые экспериментальные установки
- Поддержка кооперативных и соревновательных задач
- Открытое исходное кодирование и ориентированность на исследования
- Облегчает быстрое прототипирование и бенчмаркинг
Основные Сценарии Использования и Приложения Scalable MADDPG
- Кооперативная робототехника
- Многопрограммное управление светофорами
- Разработка соревновательного AI для игр
- Модели распределенного выделения ресурсов
- Параллельное обучение автономных транспортных средств
Часто Задаваемые Вопросы о Scalable MADDPG
Информация о Компании Scalable MADDPG
- livey
Обзоры Scalable MADDPG
5/5
Основные Конкуренты и Альтернативы Scalable MADDPG?
- OpenAI Baselines
- Ray RLlib
- Stable Baselines3
- PettingZoo with MARL algorithms
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
Летта - это агент ИИ, который эффективно и точно обрабатывает ответы на электронные письма.
Moddy - это агент ИИ, предназначенный для улучшения трансформации кода в нескольких репозиториях.
Windsurf AI Agent помогает оптимизировать условия для виндсёрфинга и рекомендации по снаряжению.
Cody AI помогает разработчикам эффективно писать, просматривать и понимать код.
Решение для создания настраиваемых AI-агентов с использованием LangChain на AWS Bedrock, использующих базовые модели и пользовательские инструменты.
scenario-go — это SDK на Go для определения сложных рабочих процессов, управляемых ИИ, обработки подсказок, контекста и многопошаговых задач ИИ.
Раamework основанный на ROS для совместной работы нескольких роботов, обеспечивающий автономное распределение задач, планирование и выполнение миссий в командах.
Открытая визуальная IDE, позволяющая инженерам по ИИ создавать, тестировать и развертывать агентные рабочие процессы в 10 раз быстрее.
LangGraph Learn предлагает интерактивный графический интерфейс для проектирования и выполнения рабочих процессов агентов ИИ, основанных на графах, визуализируя цепочки языковых моделей.
AIDE предоставляет генерацию кода на основе ИИ, отладку, документацию и управление пакетами в рамках интегрированного веб-IDE.
Общайтесь и творите с ИИ-партнером. Превращение фото в видео, генератор ИИ-изображений.
Методология, предлагающая двенадцать лучших практик для проектирования, настройки и развертывания масштабируемых и легко поддерживаемых AI-агентов.
Python-фреймворк для построения многошаговых цепочек рассуждений и агентных рабочих процессов с большими языковыми моделями.
SARL — это язык программирования, ориентированный на агентную модель, и среда выполнения, обеспечивающая реактивное поведение и моделирование среды для многогентных систем.
AI Library — это платформа для разработчиков, предназначенная для создания и развертывания настраиваемых AI-агентов с использованием модульных цепочек и инструментов.
RModel — это открытая платформа для агентов ИИ, которая координирует LLM, интеграцию инструментов и память для продвинутых диалоговых и задачных приложений.
Обеспечивает бекенд FastAPI для визуальной оркестровки и выполнения рабочих процессов языковых моделей на графах в интерфейсе LangGraph.
CodeBeaver — это AI-агент, который эффективно помогает в кодировании и отладке.
AveHR — это агент по управлению человеческими ресурсами с искусственным интеллектом для оптимизации задач HR.
OpenSpiel предоставляет библиотеку окружений и алгоритмов для исследований в области обучения с укреплением и игрового планирования теории игр.
Автономный AI-агент, который пишет, тестирует и рефакторит проект кода, используя LLM с итеративной тестово-ориентированной разработкой.
Преобразуйте текст в эмоции — Клонируйте, создавайте и настраивайте выразительные AI-голоса за считанные секунды.
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.
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.
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.
Универсальная веб‑студия, превращающая текст и изображения в аниме‑арт, персонажей, голоса и короткометражные фильмы.
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.