rllte

强化学习研究和应用的长期演进项目

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。

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介绍相关项目

sumo-rl - 用于智能交通信号控制的强化学习框架

GithubSUMO-RL交通仿真交通信号控制多智能体开源项目强化学习

SUMO-RL是基于SUMO交通模拟器的强化学习框架，专注于智能交通信号控制。该框架提供简洁接口，支持创建单代理和多代理强化学习环境，允许自定义状态和奖励函数，并兼容主流RL库。SUMO-RL简化了交通信号控制的强化学习研究过程，适用于多种交通网络和场景。目前已应用于多项研究，覆盖从单一交叉口到大规模城市网络的各类交通控制问题。

llama-trl - 使用 PPO 和 LoRA 微调 LLaMA

GithubLLaMA-TRLLoRAPPOReward Model TrainingSupervised Fine-tuning开源项目

本项目LLaMA-TRL通过PPO和LoRA技术进行大规模语言模型的微调，采用TRL（变压器强化学习）和PEFT（参数高效微调）方法。本文详细介绍了从安装依赖到具体实现的步骤，包括监督微调、奖励模型训练和PPO微调，助力开发者显著提升模型性能和任务适应能力。

digirl - 用于训练真实环境设备控制智能体的自主强化学习方法

Android环境DigiRLGithub开源项目强化学习自主学习设备控制

DigiRL项目提出了一种新型自主强化学习方法,用于训练真实环境中的设备控制智能体。该方法融合自动课程学习和双重稳健估计器过滤,支持离线、在线及离线到在线的训练模式。在Android设备操作任务中,DigiRL展现了优异性能,为开发适应性更强的智能设备控制系统提供了新思路。

ElegantRL - 云原生高效的大规模并行深度强化学习框架，支持弹性扩展

DRL算法ElegantRLGithub云原生并行计算开源项目深度强化学习

ElegantRL是一个云原生的大规模并行深度强化学习框架，支持多种DRL算法和多代理环境。其核心代码少于1000行，具备轻量、高效和弹性特点。通过微服务架构和容器化，支持大规模计算节点扩展，并自动分配云端资源。相比Ray RLlib和Stable Baselines 3，ElegantRL在单GPU、多GPU和云平台测试中更稳定高效。广泛应用于RLSolver、FinRL等项目，并支持Isaac Gym等模拟器。

rtdl - 表格数据深度学习的前沿研究与开源工具集

GithubRTDL开源项目模型研究深度学习神经网络表格数据

RTDL项目汇集了表格数据深度学习领域的多项前沿研究成果和开源工具包。项目涵盖TabReD基准测试、TabR近邻方法、TabDDPM扩散模型等创新技术，同时深入探讨了数值特征嵌入和预训练目标等关键问题。通过提供丰富的研究论文和实用的软件包，RTDL为表格数据深度学习的技术进步提供了重要支持，是该领域研究人员和实践者的宝贵资源。

RLeXplore - 统一模块化工具包助力内在动机强化学习研究

GithubRLeXplore内在激励开源项目强化学习模块化算法实现

RLeXplore是一个统一的模块化工具包，实现了八种代表性内在奖励算法。它通过标准化的程序解决了内在奖励算法比较中的混淆因素，包括实现、优化和评估方法的差异。该工具包支持多种内在奖励类型，如基于计数、好奇心驱动、基于记忆和信息论。RLeXplore提供了简便的安装方法、详细教程和基准测试结果，为内在动机强化学习研究提供了有力支持。

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。

RouteLLM - LLM查询智能路由框架优化资源分配与响应质量

GithubLLM路由OpenAI兼容RouteLLM开源项目性能评估成本优化

RouteLLM是一个用于服务和评估大语言模型路由器的开源框架。它根据查询复杂度将请求智能分配至不同语言模型，在保持响应质量的同时降低成本。框架提供预训练路由器，可将成本降低85%，同时保持95%的GPT-4性能。RouteLLM支持新路由器添加和跨基准性能比较，为LLM应用提供灵活高效的解决方案。

hands-on-rl - 实践驱动的强化学习进阶教程

GithubPython开源项目强化学习机器学习深度学习课程

hands-on-rl项目提供一套系统化的强化学习实践教程。该教程涵盖从Q-learning到策略梯度等核心算法，通过递进难度的案例帮助学习者掌握RL技术。内容包括出租车驾驶和登月模拟等实例，并结合深度学习知识。教程提供Python代码实现和详细解释，适合希望深入学习强化学习的研究者和开发者。

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。

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