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提升强化学习效率的实验框架，兼容OpenAI Gym、Tensorflow和Keras

OpenAI Lab 强化学习 OpenAI Gym Tensorflow Keras Github 开源项目

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。

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。

PARL - 灵活高效的强化学习开源框架

GithubPARL分布式训练并行计算开源项目强化学习深度学习

PARL是一个开源的强化学习框架，专注于提供高效、灵活的开发环境。该框架具有良好的可复现性、大规模训练支持、高可重用性和易扩展性。PARL基于Model、Algorithm和Agent三个核心抽象，并提供简洁的分布式训练API。框架支持DQN、DDPG、SAC等多种算法实现，在多个强化学习挑战赛中表现出色。PARL适用于各类复杂任务的智能体训练，为强化学习研究和应用提供了有力工具。

TensorLayer - 高性能且灵活的深度学习和强化学习工具库

GithubTensorFlowTensorLayer开源软件开源项目强化学习深度学习

TensorLayer 是一个基于 TensorFlow 的深度学习和强化学习库，为研究人员和工程师提供多种可定制的神经网络层，简化复杂 AI 模型的构建。它设计独特，结合了高性能与灵活性，支持多种后端和硬件，并提供丰富的教程和应用实例。广泛应用于全球知名大学和企业，如谷歌、微软、阿里巴巴等。

stable-baselines3-contrib - 实验性强化学习算法和工具

GithubGym WrappersStable-Baselines3rl算法sb3-contrib开源项目文档

ailab - 微软AI实验室，创新与开发资源

AI实验Cognitive SearchGithubMicrosoft AI Lab开源项目机器阅读理解自定义视觉

AI Lab帮助开发者社区探索和学习微软的最新AI创新。平台展示了八个项目，包括定制视觉、attnGAN、AI工具、认知搜索和机器阅读理解等。每个实验室提供实验平台、GitHub源码、开发者视频以及开发挑战与解决方案的见解。AI Lab由微软AI学校和微软研究院共同开发，提供全面的AI学习和开发资源。

rsl_rl - 面向GPU的高效强化学习框架

GPU运行GithubPPO算法RSL RL开源项目强化学习

rsl_rl是一个专为GPU运行优化的强化学习框架，目前实现了PPO算法，未来将支持更多算法。框架提供详细的安装指南，集成多种日志工具，并采用严格的代码质量管理。它在Legged-Gym和Orbit等机器人仿真环境中得到应用，为强化学习研究和开发提供了高效工具。

OpenOpenAI - OpenAI官方API兼容的自托管版本

API兼容ChatGPTGithubOpenAI Assistants APIOpenOpenAI开源项目自托管

该项目提供与OpenAI官方API兼容的自托管版本，支持自定义模型和助手，具备RAG、代码解释器和自定义操作测试的功能。只需更改baseURL即可在官方API和自定义API间切换，适用于本地部署和全面控制助手评估。支持Postgres、Redis和S3等组件，适合在沙盒环境中研发和测试GPTs。

SwiftOpenAI - Swift开源库，全面集成OpenAI、Azure、AIProxy及流媒体支持

APIGithubSwiftOpenAIiOSopen sourceswift开源项目

SwiftOpenAI是一个开源的Swift库，设计用于与OpenAI的API轻松交互，支持所有OpenAI端点。新增对Azure、AIProxy及助手流API的支持，用户只需API Key即可访问音频转录、翻译、生成、聊天、图像处理等功能。通过Swift Package Manager安装，简化集成，提供网络错误代码处理示例，方便开发者优化代码。

gym-ignition - 增强机器人环境创建的可复现性框架

GithubScenarIOgym-ignition开源项目强化学习机器人学环境仿真

此项目提供了一个基于ScenarIO的框架，用于创建可复现的机器人环境，适用于强化学习研究。通过提供Task和Runtime抽象层，开发者能更专注于决策逻辑的开发，而无需担心底层代码的实现。框架还包含简化领域随机化实现的randomizers，并支持固定和浮动基机器人。项目主要目标是简化和优化环境开发，同时包括一些示例环境供参考。详情及安装教程请访问官方网页。

azure-openai-proxy - 连接OpenAI与Azure OpenAI服务的高效代理工具

API映射Azure OpenAIDocker部署GPT-4Github代理服务开源项目

azure-openai-proxy是一个专用代理工具，用于将OpenAI官方API请求转换为Azure OpenAI API请求，支持包括GPT-4和Embeddings在内的所有模型。该项目通过平滑OpenAI和Azure OpenAI之间的界限，并提供Docker部署选项，帮助用户轻松配置和使用，从而实现OpenAI生态系统的快速接入。它能有效增强不同OpenAI应用程序的访问和数据处理效率。

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