Эффективные 환경 구성 решения

Используйте 환경 구성 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

환경 구성

  • AI Engineer DevTools — это комплект инструментов CLI, предлагающий каркас, генерацию кода, тестирование, развертывание и мониторинг для AI-агентов.
    0
    0
    Что такое AI Engineer DevTools?
    AI Engineer DevTools — это полный набор инструментов для разработчиков, упрощающих создание и поддержку AI-агентов. Он предлагает командную строку для генерации каркаса проекта, генерации кода для стандартных шаблонов агентов, скрипты настройки окружения, интегрированные тестовые рамки, примеры CI/CD-цепочек, автоматизацию развертывания и настройки мониторинга. Уменьшая количество шаблонного кода и соблюдая лучшие практики, он обеспечивает последовательность, надежность и быстрое выполнение итераций в проектах AI-агентов на этапах разработки и эксплуатации.
    Основные функции AI Engineer DevTools
    • Создание каркаса проекта для AI-агентов
    • Настраиваемые шаблоны генерации кода
    • Настройка окружения и управление зависимостями
    • Интеграция автоматизированных тестов
    • Примеры CI/CD-цепочек
    • Скрипты и конфигурации развертывания
    • Настройка мониторинга и логирования
  • Open-source рамочная платформа с несколькими агентами с обучением с подкреплением для кооперативного управления автономными транспортными средствами в дорожных сценариях.
    0
    0
    Что такое AutoDRIVE Cooperative MARL?
    AutoDRIVE Cooperative MARL — это открытая платформа для обучения и развертывания совместных политик обучения с подкреплением для автономных заданий. Она интегрируется с реалистичными симуляторами для моделирования дорожных сценариев, таких как перекрестки, автопоезда на шоссе и сценарии слияния. В рамках реализовано централизованное обучение с децентрализованным выполнением, что позволяет транспортным средствам обучаться объединённым политикам для повышения эффективности и безопасности дорожного движения. Пользователи могут настраивать параметры среды, выбирать алгоритмы MARL, визуализировать прогресс обучения и оценивать координацию агентов.
Рекомендуемые