Эффективные 指標記錄 решения

Используйте 指標記錄 инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

指標記錄

  • CrewAI-Learning позволяет совместное обучение с несколькими агентами с настраиваемыми окружениями и встроенными утилитами для обучения.
    0
    0
    Что такое CrewAI-Learning?
    CrewAI-Learning — это библиотека с открытым исходным кодом, предназначенная для упрощения проектов по обучению с несколькими агентами с усилением. Она предлагает каркасы окружений, модульное определение агентов, настраиваемые функции вознаграждения и набор встроенных алгоритмов, таких как DQN, PPO и A3C, адаптированных для совместных задач. Пользователи могут определять сценарии, управлять циклами обучения, вести журнал метрик и визуализировать результаты. Фреймворк поддерживает динамическую настройку команд агентов и стратегий обмена вознаграждениями, что облегчает прототипирование, оценку и оптимизацию решений ИИ для сотрудничества в различных областях.
    Основные функции CrewAI-Learning
    • Многоагентский каркас окружений
    • Модульные определения агентов и политик
    • Настраиваемые механизмы обмена вознаграждениями
    • Встроенные алгоритмы RL (DQN, PPO, A3C)
    • Шаблоны сценариев и динамические конфигурации
    • Управление циклом обучения и коллбэками
    • Логирование эффективности и визуализация
  • Каркас агента ИИ, который регулирует многоэтапные рабочие процессы LLM с помощью LlamaIndex, автоматизируя оркестровку запросов и проверку результатов.
    0
    0
    Что такое LlamaIndex Supervisor?
    Supervisor LlamaIndex — это ориентированный на разработчиков фреймворк на Python для создания, запуска и мониторинга агентов ИИ на базе LlamaIndex. Он предоставляет инструменты для определения рабочих процессов в виде узлов — таких как извлечение, подведение итогов и пользовательская обработка — и соединения их в направленные графы. Supervisor контролирует каждый шаг, проверяя выводы на соответствие схемам, повторно пытается при ошибках и ведет учет метрик. Это обеспечивает надежные, воспроизводимые цепочки процессов для задач, таких как генерация с использованием дополненного извлечения, QA документов и извлечение данных из различных наборов данных.
Рекомендуемые