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支持多环境与算法的Embodied AI研究框架

AllenActEmbodied AIAI2模仿学习深度强化学习Github开源项目

AllenAct是一个专为Embodied AI研究设计的开源框架，提供模块化和灵活的学习架构，支持多种环境和算法。其主要特点包括任务抽象、训练序列试验、PyTorch支持和多智能体功能。由Allen Institute for AI开发，提供详尽的文档、教程及预训练模型，为Embodied AI研究提供有效支持。

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介绍相关项目
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。
atomic_agents - 模块化、可扩展的AI代理框架
Atomic AgentsGithub使用示例开源项目数据验证框架模块化
Atomic Agents框架专为模块化、可扩展和易用而设计，提供一套可以组合的工具和代理来创建强大的应用程序。框架基于Instructor构建，并利用Pydantic进行数据验证和序列化。详细的快速入门指南和文档可帮助用户快速入门，支持OpenAI、Cohere、Anthropic等多种模型。项目采用MIT许可证，并欢迎社区贡献和改进建议。
Adala - 提供灵活可扩展运行时环境的自主数据标注框架
AdalaGithub人工智能开源项目数据标注机器学习自适应学习
Adala 是一个用于数据处理的自主数据标注框架，具备灵活的运行时环境和Python集成。通过迭代学习，系统内的智能体可以独立获取技能，适应不同的环境。Adala 提供可靠的数据处理结果和多种定制化选项，适合AI工程师、机器学习研究人员、数据科学家和教育工作者使用，并兼容OpenAI和VertexAI等大型语言模型。
openrl - 综合性强化学习平台，支持多任务训练
GithubOpenRLPyTorch多智能体开源项目强化学习自然语言处理
OpenRL 是一款基于 PyTorch 的开源强化学习研究框架，支持单代理、多代理、离线强化学习、自我对弈及自然语言处理任务。框架提供统一接口、训练加速方法和多种深度学习模型支持，兼容 Gymnasium、MuJoCo、StarCraft II 等多种环境。同时，OpenRL 还支持用户自定义训练模型、奖励模型和环境配置，并提供中英文文档。
RLcycle - 开源强化学习框架 提供多种算法实现
GithubHydraPyTorchRayWandB开源项目强化学习
RLcycle是一个开源的强化学习框架，实现了多种经典算法如DQN、A2C/A3C、DDPG和SAC。框架基于PyTorch构建，集成了Hydra配置管理、Ray并行计算和WandB日志记录功能。RLcycle提供可重用组件便于快速开发，支持Atari和PyBullet等环境，并附有使用指南和性能基准。该项目适合研究人员和开发者学习和实践各类强化学习算法。
AIlice - 本地运行的开源AI助理，助力高效完成复杂任务
AIliceGPT-4Github人工智能助手开源项目自动化语言模型
AIlice是一款全自主、通用的开源AI代理，旨在创建独立的AI助理，类似JARVIS。该代理采用开放源码的大语言模型(LLM)作为核心，擅长主题研究、编码、系统管理和文献综述等任务，支持多模态模型和语音互动功能。基于GPT-4，AIlice在日常任务中表现卓越，并支持自我扩展和模块动态加载，实现功能无限扩展。用户可通过简易指令完成多种复杂任务，享受高效的交互和任务执行体验。
act - 在本地环境中运行GitHub Actions的开源工具
DockerGitHub ActionsGithub工作流开源项目本地运行自动化
Act是一个开源工具，能在本地环境中运行GitHub Actions。它无需频繁提交代码即可测试工作流程变更，提供快速反馈。Act可替代Makefile作为本地任务运行器，并通过模拟GitHub环境确保执行结果一致。支持Docker镜像操作，Act为开发者提供了高效的工作流程测试方案。
AgentVerse - 全面的多语言模型(LM)部署与应用框架
AgentVerseGithub任务解决多智能体环境开源社区开源项目模拟框架热门
AgentVerse 是专为多语言模型(LM)部署与应用而设计的框架，提供任务解决和模拟两大核心功能。任务解决框架能集成多个代理，协同完成特定任务，如软件开发和咨询系统等；而模拟框架则允许用户自定义环境，从而观察和交互多个代理间的行为。此外，该项目也在 NVIDIA 博客和 ICLR 2024 上有所介绍，并提供了与诸多应用相结合的开源社区支持。
ParlAI - 全面的开源对话研究与开发平台
GithubParlAI人工智能对话研究开源项目机器学习自然语言处理
ParlAI是一个综合性的对话研究和开发平台。该框架集成了100多个对话数据集,涵盖开放域聊天、任务导向对话及视觉问答等多个领域。ParlAI提供了丰富的参考模型和预训练模型,支持与众包平台和即时通讯应用的集成,并具备创建自定义智能体和多任务训练的功能。其多模态支持为研究人员提供了便利的对话系统研究环境。
aikit - 简化部署和优化大型语言模型的平台
AIKitDockerGithubKubernetesLocalAIOpenAI API开源项目
AIKit是一个全方位平台，专为快速部署、构建和微调大型语言模型（LLM）而设计。它支持OpenAI API兼容的推理和灵活的微调接口，无需GPU即可使用。AIKit还支持多模式模型、图像生成、多平台CPU和GPU加速推理以及Kubernetes部署，简化了开发流程并确保供应链安全，适用于各种环境。
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