Cerebrium предоставляет комплексную платформу ИИ, которая позволяет пользователям эффективно создавать, обучать и развертывать индивидуальные модели машинного обучения. Она предлагает встроенные функции для предварительной обработки данных, обучения моделей и валидации. Более того, платформа поддерживает различные варианты развертывания, что облегчает интеграцию решений ИИ в существующие рабочие процессы. Cerebrium нацелен на упрощение процесса разработки ИИ моделей, предоставляя удобные инструменты и ресурсы, предназначенные как для начинающих, так и для продвинутых пользователей.

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.

Расширение 2 Minute Warning Hudl позволяет тренерам легко загружать игровые видео из Hudl для анализа. Оно предоставляет ценную информацию и разбор каждой игры, позволяя командам выявлять сильные и слабые стороны. Всего за несколько кликов тренеры могут улучшить свою стратегию и обучать игроков более эффективно. Это расширение интегрируется с Hudl, что делает его удобным для команд, уже использующих эту платформу.