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PARL

灵活高效的强化学习开源框架

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。

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。
PraisonAI - 多智能体系统框架 简化大语言模型应用开发
AI框架GithubLLM应用PraisonAI多智能体系统开源软件开源项目
PraisonAI是一个集中式框架,用于简化多智能体系统的创建和编排。该框架支持100多种大语言模型,提供多智能体UI、AI代理聊天和代码库交互等多种界面。PraisonAI强调易用性和定制化,适用于各种大语言模型应用场景。框架特点包括自动AI代理创建、YAML配置和自定义工具集成。
parrot_paraphraser_on_T5 - Parrot:多功能文本复述框架优化NLU训练
GithubHuggingfaceParrot开源项目改写文本增强机器学习模型自然语言理解
Parrot是一个基于T5模型的文本复述框架,旨在加速自然语言理解(NLU)模型的训练过程。这个工具提供了可调节的参数来控制复述的充分性、流畅性和多样性,不仅能生成高质量的复述,还能保持原始意图和实体。Parrot易于安装和使用,适用于对话系统和语音助手等场景的NLU数据增强。其灵活性和效果使其成为NLU模型开发中的实用工具。
PaLM-rlhf-pytorch - 结合PaLM架构的RLHF创新实现
GithubPaLMRLHF人工智能人类反馈开源项目强化学习
本项目实现了基于PaLM架构的强化学习与人类反馈(RLHF),适用于开放环境下的ChatGPT复现。结合了LoRA微调和Flash Attention技术,提供详细的安装和使用指南。加入社区,探索最新的PPO和RL技术进展。
rlcard - 增强学习在纸牌游戏中的应用工具包
GithubRLCard卡牌游戏开源工具开源项目强化学习算法
RLCard是一个开源的纸牌游戏增强学习工具包,支持多种卡牌环境,并易于接入不同的强化学习和搜索算法,致力于推动非完美信息游戏的研发进展。本项目由DATA Lab(Rice及德克萨斯A&M大学)与全球开发者共同维护。
Safe-Reinforcement-Learning-Baselines - 综合安全强化学习研究资源库
GithubSafe Reinforcement Learning基准测试安全强化学习开源项目环境算法
Safe-Reinforcement-Learning-Baselines项目汇集了安全强化学习领域的多种基线算法和基准环境,涵盖单智能体和多智能体场景。该资源库提供环境支持、算法实现、相关调查、学术论文和教程等全面内容,为研究人员提供系统性的安全强化学习工具和参考资料,促进该领域的持续发展和创新。
trlx - 分布式微调大型语言模型的强化学习框架,支持奖励函数与高效并行
GithubHugging FaceILQLNVIDIA NeMoPPOtrlX开源项目
一个专注于强化学习微调大型语言模型的分布式训练框架。支持使用奖励函数或已标注数据集进行训练,兼容🤗Hugging Face和NVIDIA NeMo模型,可扩展到20B参数以上。实现了PPO和ILQL等多种RL算法,提供详细文档和丰富示例,支持分布式训练和超参数搜索。适用于各种应用场景,通过高效并行技术提升训练效率。
rllte - 强化学习研究和应用的长期演进项目
GithubRLLTE工具包开源项目强化学习生态系统算法实现
RLLTE项目受到电信长期演进标准的启发,旨在为强化学习研究与应用提供开发组件和标准。项目不仅提供高质量的算法实现,还作为开发算法的实用工具包。RLLTE支持模块化设计、优化硬件加速、兼容多种计算设备和自定义环境,且包含大量可重复使用的基准。
xuance - 多框架支持的深度强化学习算法库
GithubXuanCe多框架支持开源库开源项目深度强化学习算法实现
XuanCe是一个开源的深度强化学习算法库,支持PyTorch、TensorFlow和MindSpore等多种框架。它兼容单智能体和多智能体任务,提供丰富的算法实现。XuanCe设计模块化,易于学习和使用,运行速度快。支持经典控制、Box2D、MuJoCo、Atari等多种环境,为研究和开发提供全面的深度强化学习工具。
stable-baselines3-contrib - 实验性强化学习算法和工具
GithubGym WrappersStable-Baselines3rl算法sb3-contrib开源项目文档
提供最新的实验性强化学习算法和工具,保持稳定基线风格和文档,适用于更广泛的实际应用需求。包括增强随机搜索(ARS)和量化回归DQN(QR-DQN)等算法,以及适用于Gym环境的包装器。适合需要超越主存储库限制且仍需高可靠性的用户。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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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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