openrl

综合性强化学习平台，支持多任务训练

OpenRL 强化学习 PyTorch 多智能体自然语言处理 Github 开源项目

OpenRL 是一款基于 PyTorch 的开源强化学习研究框架，支持单代理、多代理、离线强化学习、自我对弈及自然语言处理任务。框架提供统一接口、训练加速方法和多种深度学习模型支持，兼容 Gymnasium、MuJoCo、StarCraft II 等多种环境。同时，OpenRL 还支持用户自定义训练模型、奖励模型和环境配置，并提供中英文文档。

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介绍相关项目

rl_games - 强化学习框架支持多环境及算法的高性能实现

GPU加速GithubRL Games多智能体训练开源项目强化学习机器人学习

rl_games是一个高性能强化学习库，实现了PPO、A2C等算法，支持NVIDIA Isaac Gym、Brax等环境的GPU加速训练。该库具备异步actor-critic、多智能体训练、自对弈等功能，可在多GPU上并行。rl_games提供Colab notebook示例便于快速上手，在多个基准测试中表现出色。作为一个功能丰富的强化学习工具，rl_games兼具高性能和易用性。

sheeprl - 基于PyTorch的强化学习框架支持多种算法和环境

GithubLightning FabricPyTorchSheepRL开源项目强化学习算法实现

SheepRL是一个基于PyTorch和Lightning Fabric的强化学习框架。它支持PPO、SAC、Dreamer等多种算法，以及Atari、MuJoCo、Minecraft等多种环境。该框架易用可扩展，实现了算法与环境的解耦，适用于广泛的强化学习任务。在部分基准测试中，SheepRL展现出与其他框架相当甚至更优的性能，为强化学习研究和开发提供了高效工具。

AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台

AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习

AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台，涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷，支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等，解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题，广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。

RLcycle - 开源强化学习框架提供多种算法实现

GithubHydraPyTorchRayWandB开源项目强化学习

RLcycle是一个开源的强化学习框架，实现了多种经典算法如DQN、A2C/A3C、DDPG和SAC。框架基于PyTorch构建，集成了Hydra配置管理、Ray并行计算和WandB日志记录功能。RLcycle提供可重用组件便于快速开发，支持Atari和PyBullet等环境，并附有使用指南和性能基准。该项目适合研究人员和开发者学习和实践各类强化学习算法。

rsl_rl - 面向GPU的高效强化学习框架

GPU运行GithubPPO算法RSL RL开源项目强化学习

rsl_rl是一个专为GPU运行优化的强化学习框架，目前实现了PPO算法，未来将支持更多算法。框架提供详细的安装指南，集成多种日志工具，并采用严格的代码质量管理。它在Legged-Gym和Orbit等机器人仿真环境中得到应用，为强化学习研究和开发提供了高效工具。

rl4co - 统一框架助力组合优化问题的强化学习解决方案

GithubPyTorchRL4CO开源框架开源项目强化学习组合优化

RL4CO是一个专注于组合优化问题的开源强化学习框架。基于PyTorch构建，它整合了TorchRL和TensorDict等技术，提供统一接口和灵活实现。框架支持构造型和改进型策略，适配多种环境和模型。其模块化设计和丰富工具集有助于研究人员高效开发和评估新算法，为组合优化研究提供了全面的实验平台。

genrl - 强化学习算法库，提供快速基准测试和示例教程

GenRLGithubPyTorch基准测试开源项目强化学习算法实现

GenRL是一个基于PyTorch的强化学习库，提供可重现的算法实现和通用接口。它包含20多个从基础到高级的强化学习教程，并支持模块化和可扩展的Python编程。统一的训练和日志记录功能提高了代码复用性，同时自动超参数调整功能加速了基准测试。GenRL旨在支持新算法的实现，代码少于100行。适用于Python 3.6及以上版本，依赖于PyTorch和OpenAI Gym。

nnabla-rl - 深度强化学习库，基于Neural Network Libraries构建

GPU加速GithubPythonnnablaRL开源项目深度强化学习神经网络库

nnabla-rl是基于Neural Network Libraries构建的深度强化学习库，适用于研究、开发和生产环境。该库提供简洁的Python API，集成多种经典和前沿强化学习算法，实现在线与离线训练的灵活切换。nnabla-rl支持通过nnabla-browser可视化训练过程，安装便捷，兼容GPU加速，并提供交互式示例便于快速上手。

scope-rl - 离线强化学习与策略评估的开源Python库

GithubPython库SCOPE-RL开源项目离线强化学习离线策略评估策略选择

SCOPE-RL是一个用于离线强化学习的开源Python库。它实现了从数据生成到策略学习、评估和选择的完整流程。该库提供了多种离线策略评估(OPE)估计器和策略选择(OPS)方法，兼容OpenAI Gym和Gymnasium接口。SCOPE-RL还包含RTBGym和RecGym环境，用于模拟实际应用场景。它简化了离线强化学习的研究和实践过程，提高了实验的透明度和可靠性。

open_spiel - 综合游戏AI研究框架支持多类型博弈

GithubOpenSpiel多智能体开源项目强化学习游戏框架算法研究

OpenSpiel是一个专注于游戏中强化学习和搜索规划研究的开源框架。它支持多种类型的游戏环境,包括多人、零和、合作、序列、同时行动以及完美/不完美信息等。该框架提供了分析工具和评估指标,核心API使用C++实现并提供Python接口。OpenSpiel为游戏AI算法的研究和开发提供了全面的实验平台。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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