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DecisionFormer

Última atualização:

RuntimeApache-2.0~20 ★

⚠️ Por que não é um modelo

Biblioteca para ajustar, carregar e servir cabeças de decisão em qualquer modelo do Hugging Face. Não traz checkpoint próprio; a qualidade vem do backbone e dos dados que você treina.

Especificações técnicas

LLMs base
any Hugging Face backbone, vllm-sr/d3-edge (README example), Qwen3.5 (Gated DeltaNet kernels)
Tipos de decisão
choice, noul, score
Features
fine-tune, qlora, http-systemone, vllm-backend, python-library, cli
Licença
Apache-2.0

Links

publicado (OK do Fabricio 24/10 BRT).

DecisionFormer (FrontiersMindAI/decisionformer, repo de 22/10, anunciado em 24/10) se apresenta como “Transformers para modelos de decisão”. Você passa um estado e perguntas tipadas (choice, noul, score com 2 a 10 níveis) e ele devolve uma probabilidade para cada opção num único forward, sem gerar texto.

pip install "decisionformer[serve]"
  • Inferência: AutoDecisionModel.from_pretrained(...) e model.decide(state=..., questions=...); decide_many para lotes.
  • Treino: um comando para ajustar uma cabeça de decisão em qualquer modelo do Hugging Face; extra qlora para bitsandbytes.
  • Serviço: o extra serve expõe /v1/systemone (FastAPI); o extra vllm usa backend vLLM; fla traz kernels Gated DeltaNet para backbones Qwen3.5.
  • Requer Python 3.10+, PyTorch 2.6+, transformers 5.20+.

Por que não é um modelo

É uma biblioteca. Não traz pesos; o exemplo do README carrega o vllm-sr/d3-edge. O confidence dela é 1 menos a entropia normalizada, não a maior probabilidade, então não é diretamente comparável com outras APIs.

Apache-2.0, cerca de 20 estrelas no GitHub em 24/10; sem benchmarks independentes.