Use-AI.rs: Framework für Reinforcement Learning

Was macht das Projekt aus?

Moderne KI kann in vielen praxisnahen Kontexten nützlich sein. Häufig werden jedoch externe Anbieter genutzt, die weder Einblick in die zugrunde liegenden KI-Algorithmen gewähren noch erlauben, sensible Daten auf eigener Hardware zu verarbeiten. Gerade in Bereichen wie der Robotik, in denen mithilfe von Echtzeit-Reinforcement-Learning große Fortschritte erzielt werden können, fehlen Bibliotheken, die die Möglichkeit bieten, lokale Ressourcen ideal für KI zu nutzen. Use-AI.rs ist eine hochperformante praxisnahe Machine-Learning- und Reinforcement-Learning-Bibiliothek in Rust, die auf Parallelisierung setzt. Die hohe Effizienz und die Möglichkeiten zur Parallelisierung bieten auch für lokales Hosting die Möglichkeit, komplexe Modelle zu betreiben.

Welches Publikum spricht das Projekt an?

Robotik, IoT und Wirtschaftsinformatik benötigen immer mehr KI. Leider bieten vorhandene Optionen kaum die Möglichkeit, leistungsorientierte KI-Modelle auf eigener Hardware zu betreiben. Entsprechend ist man gezwungen, auf Cloud-Anbieter zurückzugreifen. Use-AI.rs ist also für all diejenigen interessant, die KI auf eigener Hardware ökonomisch und gegebenenfalls lokal nutzen wollen.

Was soll erreicht werden?

Projektziel ist eine nutzbares und solides Framework, um KI-Agenten für die eigene Nutzung einfach aufsetzen zu können. Use-AI.rs besteht dabei aus drei Komponenten: Einem GPU-, Core- und einer API-Layer.