Aqaba.ai — это облачная GPU-вычислительная служба, созданная для ускорения исследований и разработок в области AI, обеспечивая мгновенный доступ к мощным GPU, таким как H100, A100 и RTX. Платформа позволяет разработчикам дообучать новейшие крупные языковые модели, тренировать кастомные AI-модели и эффективно запускать AI-рабочие нагрузки в масштабируемой среде. Уникальность Aqaba.ai — это приверженность устойчивому развитию, обеспечивая инфраструктуру возобновляемой энергией. Пользователи получают выделенные GPU-инстансы, полностью контролируя их и максимально используя производительность без совместного доступа или прерываний из-за простоя. С удобной предоплаченной системой кредитов и поддержкой через живой Discord и электронную почту Aqaba.ai доверяют более 1000 AI-разработчиков по всему миру.

TrainEngine.ai специализируется на том, чтобы пользователи могли без усилий обучать, дорабатывать и развертывать модели ИИ. Платформа разработана для поддержки разработки и применения изображений, позволяя генерацию ИИ-арта, индивидуализацию моделей и бесшовную интеграцию в различные рабочие процессы. С его интуитивно понятным интерфейсом и мощными возможностями, TrainEngine.ai является идеальным выбором для художников, ученых-данных и энтузиастов ИИ, которые хотят использовать мощь машинного обучения для своих креативных проектов.

Tromero — это передовая платформа для обучения и размещения ИИ, использующая технологии блокчейн, чтобы предоставить предприятиям конкурентное преимущество. Она позволяет пользователям более эффективно обучать и разворачивать модели машинного обучения с меньшими затратами. Разработанная для масштабируемости и удобства использования, Tromero поддерживает кластеры GPU и предлагает различные инструменты для оценки производительности, бенчмаркинга и мониторинга в реальном времени. Независимо от того, хотите ли вы обучать сложные модели или размещать ИИ-приложения, Tromero предоставляет комплексную структуру, максимизирующую использование ресурсов и минимизирующую расходы.

Данный репозиторий предоставляет полноценную рамочную платформу для исследований в области обучения с подкреплением в игре StarCraft II. Основной агент использует Proximal Policy Optimization (PPO) для обучения сетей политики, интерпретирующих данные наблюдений из среды PySC2 и выдающих точные действия в игре. Разработчики могут настраивать слои нейронных сетей, формирование вознаграждений и графики обучения для оптимизации производительности. Система поддерживает многопоточность для эффективного сбора образцов, утилиты логирования для мониторинга кривых обучения и скрипты оценки для тестирования обученных моделей против скриптованных или встроенных ИИ-оппонентов. Код написан на Python и использует TensorFlow для определения и оптимизации моделей. Пользователи могут расширять компоненты, такие как пользовательские функции вознаграждения, предварительная обработка состояния или архитектура сети, для достижения конкретных целей исследования.