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genrl

强化学习算法库，提供快速基准测试和示例教程

GenRLPyTorch强化学习算法实现基准测试Github开源项目

GenRL是一个基于PyTorch的强化学习库，提供可重现的算法实现和通用接口。它包含20多个从基础到高级的强化学习教程，并支持模块化和可扩展的Python编程。统一的训练和日志记录功能提高了代码复用性，同时自动超参数调整功能加速了基准测试。GenRL旨在支持新算法的实现，代码少于100行。适用于Python 3.6及以上版本，依赖于PyTorch和OpenAI Gym。

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autogen - 先进的开源AI框架，专为构建和管理AI代理而设计
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RLcycle - 开源强化学习框架 提供多种算法实现
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GithubPyGADPython开源库开源项目机器学习优化遗传算法
PyGAD是一个开源的Python库，用于构建遗传算法并优化机器学习模型。支持单目标和多目标优化，以及Keras和PyTorch框架。PyGAD提供多种交叉、变异和选择方式，并允许自定义适应度函数。库正在积极开发，并提供详细文档和示例帮助用户快速上手。
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GPU管理GenvGithub开源项目环境配置资源分配集群管理
Genv是一个开源的GPU环境和集群管理系统，为数据科学和机器学习团队提供GPU资源的高效管理。它支持GPU共享、远程访问、无代码切换以及本地LLM部署，显著提升团队协作效率。Genv具备GPU使用监控和配额管理功能，适合多人共享GPU资源的场景。通过与Ollama的集成，Genv能在集群中有效运行和管理大型语言模型。
easy-rl - 强化学习综合教程 从理论到实践
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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。
openai_lab - 提升强化学习效率的实验框架，兼容OpenAI Gym、Tensorflow和Keras
GithubKerasOpenAI GymOpenAI LabTensorflow开源项目强化学习
OpenAI Lab提供统一的强化学习环境和代理接口，内置主要强化学习算法。用户可轻松进行大量超参数优化实验，自动生成日志、图表和分析报告。实验设置采用标准化JSON格式，确保实验可重复且易于比较。支持自动分析实验结果，帮助选择最佳解决方案，专注于强化学习的关键研究，如算法、策略、记忆和参数调优。
Gymnasium-Robotics - 基于Gymnasium和MuJoCo的强化学习机器人环境库
GithubGymnasiumMuJoCoPython开源项目强化学习机器人环境
Gymnasium-Robotics是一个强化学习机器人环境库,基于Gymnasium API和MuJoCo物理引擎开发。它提供多种机器人环境,包括Fetch机械臂、Shadow灵巧手等,并支持多目标API。该项目还集成了D4RL环境,如迷宫导航和Adroit机械臂。Gymnasium-Robotics为研究人员提供丰富的机器人操作任务,有助于开发和测试强化学习算法。
sheeprl - 基于PyTorch的强化学习框架支持多种算法和环境
GithubLightning FabricPyTorchSheepRL开源项目强化学习算法实现
SheepRL是一个基于PyTorch和Lightning Fabric的强化学习框架。它支持PPO、SAC、Dreamer等多种算法，以及Atari、MuJoCo、Minecraft等多种环境。该框架易用可扩展，实现了算法与环境的解耦，适用于广泛的强化学习任务。在部分基准测试中，SheepRL展现出与其他框架相当甚至更优的性能，为强化学习研究和开发提供了高效工具。
VGen - 多功能开源视频生成工具库
AI模型GithubVGen开源项目视频生成阿里巴巴
VGen是一个功能丰富的开源视频生成工具库。它整合了多个先进的视频生成模型，可根据文本、图像、动作和主体等输入创建高质量视频。VGen提供可视化、采样、训练和推理等实用工具，支持图像到视频、文本到视频等多种任务。该项目具有良好的扩展性和完整性，由阿里巴巴集团通义实验室开发。
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。
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