jumanji

JAX驱动的多样化强化学习环境套件加速研究与应用

Jumanji 强化学习 JAX 环境套件开源项目 Github

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。

文档

paxml - 基于Jax的高效机器学习实验配置和运行框架

Cloud TPUGithubGooglePaxml开源项目性能优化机器学习

Paxml是一个基于Jax的开源框架，致力于机器学习实验的配置与运行。该框架支持云TPU VM快速部署，同时提供PyPI和GitHub的稳定及开发版本下载。Paxml还包含丰富的文档资源和Jupyter Notebook教程，支持GPU加速，并可广泛适用于不同开发者的需求，是推动机器学习实验项目高效发展的优选工具。

AgentGym - 多环境下的广泛能力AI智能体进化平台

AgentGymGithub人工智能基准套件开源项目自我进化方法高质量轨迹集

AgentGym是一个框架，通过多种交互环境和统一任务格式，协助科研人员评估和开发具备广泛能力的语言模型智能体。平台支持实时反馈和并发操作，包含14种环境，如网页导航、文字游戏和家务任务。核心组成包括高质量的轨迹集AgentTraj和基准测试套件AgentEval，并提出了智能体自我进化方法AgentEvol。实验结果显示，进化后的智能体可与当前最先进的模型媲美。

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。

Gymnasium - Python强化学习标准API和环境开源库

AI环境GithubGymnasiumPython库开源项目强化学习

Gymnasium是一个用于开发和比较强化学习算法的开源Python库，提供标准API和丰富的环境集。它包括经典控制、Box2D、玩具文本、MuJoCo和Atari等多种环境类型，促进算法与环境的高效交互。作为OpenAI Gym的延续，Gymnasium现由独立团队维护，提供完善的文档和活跃的社区支持。该库采用严格的版本控制以确保实验可重复性，并提供灵活的安装选项满足不同用户需求。

dinosaur - 全球大气建模的新工具可微分动力学谱系核心

DinosaurGithubJAX动力核心大气建模开源项目自动微分

Dinosaur是一个基于JAX的全球大气建模谱系动力核心。它可以求解浅水方程和原始方程，支持自动微分，并针对GPU/TPU等硬件优化。项目提供了标准测试案例，如正压不稳定性和Held-Suarez强迫。Dinosaur为大气科学研究提供了高效的并行计算工具，有助于推进大气动力学研究。

skrl - 开源模块化强化学习库

GithubJAXPyTorchSKRL开源项目强化学习环境接口

skrl是基于PyTorch和JAX的开源模块化强化学习库。支持OpenAI Gym、Farama Gymnasium等多种环境接口,并兼容NVIDIA Isaac系列环境。该库注重模块化设计、代码可读性和实现透明度,允许同时训练多个智能体,可在单次运行中共享或独立资源。skrl为强化学习研究和开发提供了灵活高效的工具。

EasyLM - 简化的大规模语言模型训练与部署

EasyLMGPT-JGithubJAXLLaMATPU开源项目

EasyLM提供了一站式解决方案，用于在JAX/Flax中预训练、微调、评估和部署大规模语言模型。通过JAX的pjit功能，可以扩展到数百个TPU/GPU加速器。基于Hugginface的transformers和datasets，EasyLM代码库易于使用和定制。支持Google Cloud TPU Pods上的多TPU/GPU和多主机训练，兼容LLaMA系列模型。推荐加入非官方的Discord社区，了解更多关于Koala聊天机器人和OpenLLaMA的详细信息及安装指南。

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。

djl - 简洁易用的Java深度学习框架，支持多引擎切换

Deep Java LibraryGithubJava框架开源开源项目机器学习深度学习

Deep Java Library (DJL) 是一个开源、高级、与深度学习引擎无关的Java框架，提供简单易用的深度学习体验。Java开发者无需成为机器学习专家即可使用现有技能构建、训练和部署模型。DJL支持自动选择CPU/GPU并提供最佳性能，用户可以随时在项目中切换引擎。其符合人体工程学的API接口指导用户完成深度学习任务，支持从模型加载到训练和推理的全流程操作，简化深度学习模型的集成。

dm-haiku - JAX神经网络构建的简洁解决方案

DeepMindGithubHaikuJAX开源项目神经网络谷歌

Haiku是一个为JAX设计的简洁神经网络库，具备面向对象编程模型和纯函数转换功能。由Sonnet的开发者创建，Haiku能简化模型参数和状态管理，并与其他JAX库无缝集成。虽然Google DeepMind建议新项目使用Flax，Haiku仍将在维护模式下持续支持，专注于修复bug和兼容性更新。

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