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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
reflexion - 具有语言强化学习的代理
AlfWorldGPT-4GithubHotPotQAReflexionVerbal Reinforcement Learning开源项目
介绍Reflexion项目及其在语言强化学习中的应用。该项目提供详细的实验指南，涵盖推理和决策过程的操作步骤与策略。用户可以通过不同智能体类型和反射策略进行实验，了解其对结果的影响。项目代码和日志已发布，并附有丰富的资源和支持信息。
LLM-RLHF-Tuning - RLHF三阶段训练支持指令微调、奖励模型和多种训练方式
DPOGithubLLaMALLaMA2PPORLHF开源项目
本项目实现了RLHF的三阶段训练，包括指令微调、奖励模型训练和PPO算法训练。支持LLaMA和LLaMA2模型，并提供多种分布式加速训练方法。项目附有详细的实现文档，并对比了其他开源框架的功能，是RLHF训练的宝贵资源。
pymarl2 - 多智能体强化学习的高效实现框架
GithubQMIXStarCraft多智能体强化学习开源项目超参数调优通信任务
PyMARL2是一个开源项目，专注于改进协作多智能体强化学习的实现技巧和约束。该项目针对StarCraft多智能体挑战进行了优化，实现了QMIX、VDN、IQL等多种算法。通过采用值函数裁剪、奖励缩放等技巧，PyMARL2显著提升了QMIX在复杂场景中的性能。此外，该框架还支持通信任务和Google Football环境，为多智能体强化学习研究提供了有力工具。
Reinforcement-Learning - 将深度强化学习与神经网络使用Python和PyTorch实现结合的课程
GithubPyTorchPythonQ学习开源项目深度强化学习神经网络
本课程深入分析了神经网络与强化学习的结合，提供了Python和PyTorch实用实现。掌握Q学习、深度Q学习、PPO和演员批评算法，通过在OpenAI Gym的RoboSchool和Atari游戏中实际应用，熟悉深度强化学习的关键技术和应用场景。
FinRL-Trading - 基于机器学习的股票选择与交易策略平台
AI交易FinRLGithub开源项目强化学习投资组合配置股票选择
FinRL-Trading是一个开源的交易策略开发平台，基于FinRL框架构建。该平台整合了监督学习和深度强化学习技术，用于股票选择和投资组合管理。FinRL-Trading提供金融数据处理、技术指标分析、股票筛选、资产配置和回测等功能，并支持部署到在线交易平台进行模拟交易。这个项目为研究人员和开发者提供了一个探索和实现AI驱动交易策略的工具，结合了机器学习、金融科技和算法交易等先进技术，旨在推动智能投资决策的发展。
Deep-reinforcement-learning-with-pytorch - 深度强化学习PyTorch实现与代码示例
DQNDeep Reinforcement LearningGithubGymTD3pytorch开源项目
本项目提供经典和前沿的深度强化学习算法PyTorch实现，包括DQN、DDPG、PPO等。项目持续更新并维护，适用于Anaconda虚拟环境管理。详细的安装步骤和测试方法确保用户能顺利运行代码，文档中还提供了相关论文和代码链接，便于深入学习研究。
godot_rl_agents - Godot引擎智能NPC开发框架
GithubGodot RL Agents开源框架开源项目机器学习深度强化学习游戏AI
Godot RL Agents是一个开源框架，用于在Godot引擎中开发智能NPC。它支持多种强化学习算法，适用于2D和3D游戏，并提供丰富的AI传感器。该框架完全免费开源，可帮助开发者创造复杂行为的游戏角色，实现自动化游戏测试，为游戏开发和AI研究提供新的可能性。
Popular-RL-Algorithms - 流行强化学习算法的PyTorch实现与评估
GithubPyTorch开源代码开源项目强化学习性能对比算法实现
Popular-RL-Algorithms项目实现了SAC、DDPG、TD3、PPO等多种流行强化学习算法的PyTorch版本。项目提供了算法的多种实现以便比较,并包含奖励归一化、多进程训练等实用技巧。通过在OpenAI Gym环境中的性能展示,为强化学习研究和应用提供了参考。
trl - 用于大型语言模型微调和对齐的开源工具库
GithubTRLTransformer大语言模型开源项目强化学习微调
TRL是一个开源的全栈工具库，专用于大型语言模型的微调和对齐。它支持监督式微调、奖励建模和近端策略优化等方法，适用于多种模型架构。该库基于Transformers构建，提供灵活的训练器和自动模型类，并集成Accelerate、PEFT等工具实现高效扩展。TRL还提供命令行界面，方便用户进行模型微调和交互。
rl-baselines3-zoo - Stable Baselines3 强化学习代理的训练框架，包括超参数优化和预训练代理
GithubRL Baselines3 ZooStable Baselines3开源项目强化学习训练框架超参数调整
RL Baselines3 Zoo提供一个灵活的训练框架支持众多增强学习算法和环境。此框架便于进行算法基准测试、调优以及AI模型的训练和评估。已集成200多个预训练智能体，并配备全面的文档和安装指南，适合科研和开发使用。
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