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PARL

灵活高效的强化学习开源框架

PARL强化学习并行计算分布式训练深度学习Github开源项目

PARL是一个开源的强化学习框架，专注于提供高效、灵活的开发环境。该框架具有良好的可复现性、大规模训练支持、高可重用性和易扩展性。PARL基于Model、Algorithm和Agent三个核心抽象，并提供简洁的分布式训练API。框架支持DQN、DDPG、SAC等多种算法实现，在多个强化学习挑战赛中表现出色。PARL适用于各类复杂任务的智能体训练，为强化学习研究和应用提供了有力工具。

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介绍相关项目
Deep-RL-Keras - 模块化实现深度强化学习算法，支持A2C、A3C、DDPG、DDQN
Actor-Critic算法GithubKeras优化算法开源项目深度Q学习深度增强学习
本项目在Keras框架下实现了多种常用的深度强化学习算法模块化，包括A2C、A3C、DDPG、DDQN等。用户可以通过命令行参数运行不同的RL算法，并在OpenAI Gym环境中进行训练。项目支持模型可视化和Tensorboard监控，提供详细的算法说明和使用案例，帮助用户理解和应用这些技术。
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。
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。
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。
envpool - 高性能并行强化学习环境执行引擎
EnvPoolGithub并行处理开源项目强化学习环境仿真高性能计算
EnvPool是一款基于C++的高性能并行强化学习环境引擎。它支持Atari、Mujoco等多种环境，提供同步和异步执行模式，适用于单玩家和多玩家场景。EnvPool易于集成新环境，在高端硬件上可达到每秒100万Atari帧或300万Mujoco步骤的模拟速度，比传统Python子进程方法快约20倍。作为通用解决方案，EnvPool可显著加速各类强化学习环境的并行化执行。
DQN-Atari-Agents - 丰富DQN算法库，实现模块化训练与高效并行
AtariDDQNDQNGithubPythonRainbow开源项目
该项目提供了多种DQN算法的模块化训练方法，支持从原始像素或内存数据进行训练，并提高了训练速度。可选版本包括DDQN、Dueling DDQN等，可以通过组合Noisy layer、PER、多步目标等扩展为Rainbow算法。项目详细介绍了各类算法的使用方法及其在Atari和CartPole环境中的性能表现，适合用于研究和项目应用。
pytorch-rl - Pytorch中的深度强化学习算法实现
GithubOpenAI GymPytorch开源项目强化学习机器人任务深度学习
pytorch-rl项目在Pytorch中实现了多种深度强化学习算法，适用于连续动作空间。用户可以在CPU或GPU上高效训练这些算法，并与OpenAI Gym无缝集成。支持的算法包括DQN、DDPG、PPO等，涵盖环境建模和参数空间噪声探索等功能。
rl-agents - 强化学习算法集：覆盖多种环境及应用
Deep Q-NetworkGithubMonte-Carlo Tree SearchReinforcement LearningValue Iterationrl-agents开源项目
此页面介绍了多种强化学习算法的实现，如价值迭代、交叉熵方法、蒙特卡洛树搜索和深度Q网络，适用于有限MDP和连续动作空间等环境。用户可参考详细的安装和使用指南，通过命令行运行实验和基准测试，并使用Gym Monitor和Tensorboard等工具进行性能监控，非常适合优化决策和数据分析的研究者与开发者。
mlx_parallm - 为Apple Silicon设备实现高效并行推理
Apple SiliconGithubMLX ParaLLM并行推理开源项目批处理KV缓存语言模型
MLX ParaLLM是一个为Apple Silicon设备开发的开源项目，利用MLX框架实现批处理KV缓存技术，从而提高并行推理效率。项目支持Meta-Llama、Phi-3和Gemma等多种模型，兼容量化和float16格式。通过batch_generate方法，MLX ParaLLM实现自动填充、提示模板格式化和多种采样策略，适用于大规模并行文本生成任务。
warp-drive - GPU驱动的高效多智能体强化学习框架
GPU加速GithubWarpDrive多智能体并行计算开源项目深度强化学习
WarpDrive是一款开源的强化学习框架，专为GPU环境优化。它支持单GPU或多GPU上的端到端多智能体强化学习，通过充分利用GPU并行计算能力，显著提升训练速度。WarpDrive通过减少CPU和GPU间的数据传输，并在多智能体和多环境副本间并行运行模拟，大幅提高了计算效率。这使得同时运行海量并发模拟成为可能，实现了比传统CPU方案高出百倍的训练吞吐量。
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