Решатель NQueen на базе GA использует модульную многозадачную архитектуру 2APL, где каждый агент кодирует кандидатскую конфигурацию N-Queen. Агентам оценивают свою пригодность, подсчитывая непересекающиеся пары ферзей, после чего они делятся конфигурациями с высокой пригодностью. Генетические операторы — отбор, кроссовер и мутация — применяются к популяции агентов для генерации новых кандидатских досок. В ходе последовательных итераций агенты коллективно приходят к допустимым решениям N-Queen. Фреймворк реализован на Java, поддерживает настройку параметров, таких как размер популяции, частота кроссовера, вероятность мутации и протоколы коммуникации агентов, а также выводит подробные логи и визуализации процесса эволюции.

ModelBench AI предлагает бесшовное решение для развертывания и обслуживание моделей машинного обучения. Он поддерживает различные модели и упрощает процесс интеграции и мониторинга, предлагая удобный интерфейс для управления всем жизненным циклом моделей. Пользователи могут легко мониторить производительность, оптимизировать конфигурации и обеспечивать масштабируемость в различных приложениях, позволяя специалистам по данным и инженерам сосредоточиться на инновациях, а не на сложностях инфраструктуры.