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lab2d

高效灵活的2D网格环境创建工具,专为机器学习研究设计

DeepMind Lab2D是一个专为机器学习研究设计的2D环境创建系统。它通过文本地图和Lua代码定义网格世界,兼具易用性和高性能。系统支持多智能体交互,提供Python dm_env API和C API接口。适用于Linux和macOS平台,可通过pip安装或源码构建。DeepMind Lab2D为研究人员提供了一个灵活高效的2D环境开发工具。

habitat-sim - 高性能3D模拟器,支持多种数据集和物理引擎
3D模拟器CAD模型GithubHabitat-Sim开源项目机器人物理仿真
Habitat-Sim是一款高性能3D模拟器,支持室内外3D扫描和CAD模型,并具备物理引擎。它配置了可调传感器和URDF机器人描述,专注于高效模拟。单线程渲染速度可达数千FPS,多线程渲染速度超过10000 FPS。通常与Habitat-Lab结合使用,适用于导航、指令执行和问答等智能体任务的端到端实验。
MindMaker - 为Unreal Engine开发的机器学习AI插件,支持自定义Python脚本和预编译引擎
DRL EngineGithubMindMaker AI PluginOpenAI GymUnreal Engine 4Unreal Engine 5开源项目
MindMaker AI插件是一个开源工具,可以将Unreal Engine 4和5中的游戏和仿真环境变成OpenAI Gym环境,用于训练自主机器学习代理。通过该插件的网络连接,开发者可以使用自定义的Python脚本或预编译的MindMaker DRL引擎进行机器学习。该插件支持2D、3D和VR项目,并兼容多种深度强化学习算法,如A2C、DDPG和PPO等。无论是游戏开发、自动驾驶还是生成建筑等技术应用,MindMaker AI插件都能提供高效解决方案,简化AI代理的训练过程。
labml - 通过手机监控深度学习模型训练和硬件使用情况
GithubLabML开源开源项目模型训练深度学习硬件监控
提供通过移动设备和电脑实时监控深度学习模型训练和硬件使用的开源解决方案。集成简单,支持自定义可视化,记录详细实验信息,包括Git提交、配置和超参数。支持多人分布式训练和易于安装的实验服务器,方便用户全程跟踪训练进展。
ModelsLab - 全面的AI API平台助力下一代智能应用开发
AI工具AI绘图APILLMStable Diffusion模型训练
ModelsLab是一个综合性AI API服务平台,提供稳定扩散、大型语言模型等多种AI功能接口。平台支持文本生成图像、图像编辑、视频生成、语音克隆等应用,无需用户配置高性能硬件。拥有10,000多个预训练模型和模型微调功能,可满足个人到企业的多样化AI需求。ModelsLab支持快速集成先进AI技术,加速新一代智能应用的开发与落地。
LazyLLM - 低代码开发大语言模型应用的工具
AI应用GithubLazyLLM低代码开发多智能体应用开源项目模型微调
LazyLLM,一个创新的低代码平台,旨在帮助开发者低成本构建多智能体大语言模型应用。它简化了AI应用的构建及部署流程,支持一键式部署和跨平台操作,有效简化了初学者和技术专家的AI开发工作。
rl_games - 强化学习框架支持多环境及算法的高性能实现
GPU加速GithubRL Games多智能体训练开源项目强化学习机器人学习
rl_games是一个高性能强化学习库,实现了PPO、A2C等算法,支持NVIDIA Isaac Gym、Brax等环境的GPU加速训练。该库具备异步actor-critic、多智能体训练、自对弈等功能,可在多GPU上并行。rl_games提供Colab notebook示例便于快速上手,在多个基准测试中表现出色。作为一个功能丰富的强化学习工具,rl_games兼具高性能和易用性。
environment - 大规模多智能体AI研究环境Neural MMO
GitHub文档GithubMMO游戏Neural MMO人工智能研究多智能体环境开源项目
Neural MMO是一个受MMO游戏启发的大规模多智能体环境。该平台提供复杂虚拟世界,支持大量AI代理并发互动和学习。研究人员可利用此环境开发测试AI算法,研究多智能体系统的行为和策略。项目文档托管于GitHub Pages,提供详细使用指南。
LLMstudio - 快速接入最新的LLMs,支持自定义和本地LLMs
GithubLLMstudioLangChain IntegrationPrompt EngineeringPython SDKTensorOps开源项目
LLMstudio提供最新的LLMs对接,包括OpenAI、Anthropic和Google。支持通过Ollama使用自定义和本地开源LLMs,拥有用户友好的Prompt Playground界面,以及易于集成的Python SDK。具备使用监控和日志记录、与LangChain项目集成、批量调用、智能路由和故障转移功能。提供快速安装指南和全面文档,帮助用户快速上手。
PyDGN - 深度图网络研究与实验的Python开源库
GithubPyDGNPython库图分类开源项目机器学习深度图网络
PyDGN是一个面向深度图网络(DGNs)研究的开源Python库。该库提供自动化的数据处理、实验管理和并行计算功能,支持模型选择与风险评估。PyDGN简化了图学习实验流程,有助于快速原型设计和结果复现,为图神经网络研究提供了实用工具。它支持CPU和GPU并行计算,可同时评估多种模型配置。PyDGN适用于各类深度图网络研究,包括图分类、节点分类等任务。该库提供了完整的实验管理流程,从数据预处理到模型评估,有助于提高研究效率和结果可靠性。
DRL-robot-navigation - 移动机器人深度强化学习自主导航方案
GazeboGithubROSTD3开源项目机器人导航深度强化学习
项目集成了ROS、Gazebo和PyTorch,构建了一个移动机器人深度强化学习导航框架。系统利用TD3算法训练机器人应对复杂环境,实现障碍物识别和目标导航。该方案为自主移动机器人研究提供了一个开源的实验平台。
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