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.

Платформа Aporia предлагает всеобъемлющие решения для мониторинга и наблюдаемости машинных моделей обучения. Обеспечивая возможность отслеживания и анализа в реальном времени, платформа помогает командам научных данных и ИИ-инженерии быстро выявлять проблемы, оптимизировать производительность и гарантировать надежность и точность моделей ИИ. Основные функции включают в себя реальную защиту, обнаружение аномалий и мониторинг отклонения вложений, все из которых жизненно важны для поддержания устойчивых и безопасных ИИ-систем.