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

awesome-deep-rl - 全面的深度强化学习资源库

Github基准测试开源库开源项目深度强化学习环境模拟竞赛

该项目汇集了深度强化学习领域的各类资源,包括主流库、基准测试结果、训练环境、竞赛信息和发展时间线。研究人员和开发者可以在此快速了解该领域的全貌,获取有价值的工具和信息。作为一个综合性资源库,它为深度强化学习的学习和研究提供了便利。

easy-rl - 强化学习综合教程从理论到实践

Github开源项目强化学习教程深度学习算法实战蘑菇书

Easy RL是一本全面的强化学习教程,涵盖从基础理论到高级算法的系统知识。内容包括马尔可夫决策过程、Q学习、策略梯度、PPO和DQN等关键概念。通过实例和项目,读者可掌握核心理论和实践技能。教程提供在线阅读、配套习题、代码和补充资源,适合强化学习初学者系统学习使用。

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。

rtp-llm - 大型语言模型推理加速引擎

CUDAGithubrtp-llm多模态输入大语言模型开源项目量化

rtp-llm是阿里巴巴基础模型推理团队开发的大型语言模型推理加速引擎，广泛应用于支持淘宝问答、天猫、菜鸟网络等业务，并显著提升处理效率。该项目基于高性能CUDA技术，支持多种权重格式和多模态输入处理，跨多个硬件后端。新版本增强了GPU内存管理和设备后端，优化了动态批处理功能，提高了用户的使用和体验效率。

cleanrl - 一个深度强化学习库

CleanRLGithubPPO算法云集成单文件实现开源项目深度强化学习

CleanRL是一款简洁高效的深度强化学习库，提供单文件实现和广泛的算法支持，包括PPO、DQN等。它支持本地和云端实验、Tensorboard日志记录及Weights and Biases管理，适用于研究与快速原型开发。

irl-imitation - 逆强化学习算法在Python和Tensorflow中的实现

GithubInverse Reinforcement LearningPythonTensorFlow开源项目强化学习算法实现

该项目实现了多种逆强化学习（IRL）算法，包括线性逆强化学习、最大熵逆强化学习和深度最大熵逆强化学习，基于Python和Tensorflow。支持在2D和1D网格世界中的应用。项目依赖于Python 2.7、cvxopt、Tensorflow 0.12.1和matplotlib，通过代码示例和命令行选项，有助于快速理解和使用这些算法。为逆强化学习领域的研究者提供了重要的参考资源。

llm-applications - 构建基于RAG的LLM应用的教程

AnyscaleGithubOpenAIRAG-based LLM开源项目性能优化生产

本教程详细展示如何从零基础开发和部署基于检索增强生成(RAG)的LLM应用程序，并使用Anyscale技术优化其性能。揭示如何综合开发、调整各关键组件、评估性能，并高效地进行服务上线，确保应用的卓越性能和极致的扩展性。

ReinforcementLearning.jl - 高性能Julia强化学习框架

GithubJuliaReinforcementLearning.jl开源项目强化学习机器学习

ReinforcementLearning.jl是Julia语言开发的强化学习框架,提供精心设计的组件和接口。研究人员可轻松实现新算法、进行基准测试和算法比较。框架支持从传统表格方法到深度强化学习,注重实验可重复性。其核心设计原则包括可重用性、可扩展性和易用性,适合各类强化学习实验和研究。

FinRL - 开源金融强化学习框架助力自动化量化交易

FinRLGithub开源框架开源项目强化学习量化交易金融科技

FinRL是一个开源金融强化学习框架,旨在促进量化金融领域的自动化交易。它采用三层架构设计,包括市场环境、智能代理和金融应用,支持多种数据源,并提供完整的训练-测试-交易流程。FinRL为研究人员和从业者提供了一个灵活高效的平台,用于开发和测试先进的交易策略,推动金融科技创新。

DeepRL - PyTorch 中深度强化学习算法的模块化实现

A2CDQNDeepRLGithubPyTorch开源项目深度强化学习

DeepRL项目使用PyTorch实现了一系列流行的深度强化学习算法，提供模块化框架，适用于从简单任务到高难度游戏。支持的算法包括DQN、C51、QR-DQN、A2C、DDPG、PPO等，并具备异步数据生成和传输功能。项目依赖PyTorch v1.5.1，具体依赖请参考Dockerfile和requirements.txt。此外，项目提供代码示例和性能曲线图，适合相关研究参考和使用。

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