sbx

Jax加持的Stable-Baselines3强化学习库

Stable Baselines Jax 强化学习机器学习算法实现开源项目 Github

SBX是Stable-Baselines3的Jax实现版本，集成了SAC、TQC、PPO等多种先进强化学习算法。它与SB3保持相同API，可与RL Zoo无缝对接，并提供详细使用示例。SBX为复杂环境和任务提供高效、可靠的强化学习实现。

文档

jumanji - JAX驱动的多样化强化学习环境套件加速研究与应用

GithubJAXJumanji开源项目强化学习环境套件

Jumanji是一个基于JAX的强化学习环境套件，提供22个可扩展环境。通过硬件加速，它支持快速迭代和大规模实验。简洁API、丰富环境、主流框架兼容性和示例代码使强化学习研究更易开展，同时促进研究成果向工业应用转化。

evosax - 基于JAX的高性能进化策略框架

GithubJAXevosax优化算法开源项目机器学习进化策略

evosax是基于JAX的进化策略框架，通过XLA编译和自动向量化/并行化技术实现大规模进化策略的高效计算。它支持CMA-ES、OpenAI-ES等多种经典和现代神经进化算法，采用ask-evaluate-tell API设计。evosax兼容JAX的jit、vmap和lax.scan，可扩展至不同硬件加速器。该框架为进化计算研究和应用提供了高性能、灵活的工具。

seqax - JAX序列建模框架简化小型到中型LLM预训练研究

FSDPGithubJAXLLMseqax开源项目性能优化

seqax是基于JAX的序列建模框架，面向小型到中型LLM预训练研究。它以500行简洁代码实现模型、优化器、多主机FSDP和张量并行分区，具备良好扩展性和性能。seqax注重代码可读性和透明度，使数学计算、内存使用和芯片间通信等关键细节清晰可见，便于理解和修改。

rl-baselines-zoo - 一站式强化学习训练与优化集成环境

GithubRL Baselines ZooStable-Baselines3开源项目强化学习训练代理超参数调优

RL Baselines Zoo提供一个多元化的强化学习代理集合，支持用户通过简易界面进行代理训练和算法评测。项目含多个环境和算法，带有经过优化的默认超参数，适用于教育和研究用途。注意：此库已停止维护，建议使用更新的RL-Baselines3 Zoo版本。

awesome-jax - 自动微分与XLA在高性能机器学习中的应用

GithubJAXXLA编译器加速器开源项目机器学习自动微分

pgx - JAX原生并行游戏模拟器库用于强化学习研究

GithubJAXPgx并行计算开源项目强化学习游戏模拟器

Pgx是一个基于JAX的游戏模拟器库,专注于离散状态空间的强化学习研究。该库支持多种经典和现代棋牌游戏,包括国际象棋、围棋、将棋等。Pgx利用GPU/TPU实现高效并行计算,提供丰富的游戏环境和SVG可视化功能。其兼容PettingZoo API,方便研究人员进行实验。Pgx的设计旨在为强化学习研究提供高性能、多样化的仿真环境。

dynamax - JAX驱动的概率状态空间模型库

GithubJAX开源项目概率模型状态空间模型隐马尔可夫模型高斯状态空间模型

Dynamax是一个利用JAX开发的概率状态空间模型库，包含隐马尔可夫模型和线性高斯状态空间模型等。该库提供低级推理算法和面向对象接口，与JAX生态系统兼容。Dynamax支持状态估计、参数估计、在线滤波、离线平滑和未来预测等功能。库中包含丰富示例和文档，便于使用和学习。

jaxopt - JAX驱动的高性能优化器库

GithubJAXopt优化器可微分开源项目批处理硬件加速

JAXopt是基于JAX的优化器库，提供硬件加速、批处理和可微分的优化算法。支持GPU和TPU，可自动向量化多个优化问题实例，并支持优化解的微分。目前正与Optax合并，处于维护模式。适用于机器学习和科学计算领域的优化任务。

lineax - 基于JAX的线性求解和最小二乘优化库

GithubJAXLineaxPython库开源项目最小二乘法线性求解

Lineax是基于JAX开发的线性求解和最小二乘优化库，提供多种算法解决Ax = b问题。该库支持PyTree值矩阵和向量、通用线性算子及结构化矩阵，具备高效的求解器和稳定的梯度计算。Lineax优化了编译和运行性能，支持实值和复值输入，并集成JAX的自动微分、并行计算和硬件加速等功能。

XLB - 基于JAX的可微分格子玻尔兹曼方法库

GithubJAXLattice BoltzmannXLB开源项目流体动力学深度学习

XLB是一款开源的格子玻尔兹曼方法库，基于JAX构建。该库支持2D和3D模拟，具有全可微分特性，能高效解决流体动力学问题。XLB支持多GPU分布式计算，可进行大规模模拟。提供多种边界条件和碰撞核选择，并采用Python接口设计，便于使用和扩展。这些特性使XLB成为物理驱动机器学习研究的有力工具。

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