Shumai — это poderosa библиотека тензоров, предназначенная для JavaScript и TypeScript, созданная Facebook Research (FAIR). Эта библиотека выделяется высоким уровнем производительности, сетевым подключением и дифференцируемыми возможностями. Созданная с помощью Bun и Flashlight, она позволяет разработчикам бесшовно интегрировать функции глубокого и машинного обучения в веб-приложения. Она поддерживает функции, такие как вычисления на GPU, что делает ее идеальной для сложных научных вычислений и обучения моделей. Shumai нацелена на то, чтобы предоставить надежную среду для разработки продвинутых моделей машинного обучения в экосистеме TypeScript.

Многопроцессорные модели NKC предоставляют исследователям и разработчикам все необходимые инструменты для проектирования, обучения и оценки систем с несколькими агентами. Они включают модульную архитектуру, позволяющую определять пользовательские политики агентов, динамику окружающей среды и структуры вознаграждения. Точная интеграция с OpenAI Gym позволяет быстро создавать прототипы, а поддержка TensorFlow и PyTorch обеспечивает гибкость выбора платформы обучения. В платформе реализованы утилиты для повторного обхода опыта, централизованного обучения с раздельным выполнением и распределенного обучения на нескольких GPU. Расширенные модули для логирования и визуализации собирают показатели выполнения, способствуя бенчмаркингу и настройке гиперпараметров. Упрощая настройку сценариев с кооперативными, соревновательными и смешанными мотивациями, NKC позволяет ускорить эксперименты в области автономных транспортных средств, робототехнических рой и игровых ИИ.