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purejaxrl

JAX强化学习框架实现千倍性能提升

PureJaxRL强化学习Jax性能优化并行训练Github开源项目

PureJaxRL是一个端到端JAX强化学习框架,将整个训练流程(包括环境)实现在JAX中。通过JIT编译和避免CPU-GPU数据传输,在GPU上并行运行多个智能体时,性能比PyTorch实现提升1000倍以上。框架支持使用JAX的jit、vmap等功能优化训练流程,实现高效并行训练、快速超参数调优和元进化算法探索。

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介绍相关项目
equinox - 强大且易用的JAX兼容神经网络库
EquinoxGithubJAXPyTree开源项目神经网络转换API
Equinox是一款专为JAX设计的神经网络库，拥有类似PyTorch的语法。该库支持过滤API和PyTree操作，并兼容JAX及其生态系统中的所有工具。对于新手用户，推荐使用MNIST卷积神经网络示例，简化模型构建过程。Equinox还提供运行时错误处理等高级功能。
QDax - 高效加速质量多样性算法的开源框架
GithubJAXQDax并行化开源项目神经进化质量多样性
QDax是一个开源框架,用于加速质量多样性(QD)和神经进化算法。通过利用硬件加速器和大规模并行化,QDax将原本需要数天甚至数周才能在大型CPU集群上完成的QD算法运行时间缩短至几分钟。作为灵活易扩展的研究工具,QDax适用于各类问题设置,支持MAP-Elites、QDPG等多种核心QD算法,并提供多个基准任务实现。该项目由Adaptive & Intelligent Robotics Lab和InstaDeep联合开发维护。
EasyDeL - 多模型训练优化框架
EasyDeLFlaxGithubJAX开源项目机器学习模型训练
EasyDeL是一个开源框架，用于通过Jax/Flax优化机器学习模型的训练，特别适合在TPU/GPU上进行大规模部署。它支持多种模型架构和量化方法，包括Transformers、Mamba等，并提供高级训练器和API引擎。EasyDeL的架构完全可定制和透明，允许用户修改每个组件，并促进实验和社区驱动的开发。不论是前沿研究还是生产系统构建，EasyDeL都提供灵活强大的工具以满足不同需求。最新更新包括性能优化、KV缓存改进和新模型支持。
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。
diffrax - JAX 自动微分与 GPU 支持的数值微分方程解析工具
CDEDiffraxGithubJAXODESDE开源项目
Diffrax 是基于 JAX 的数值微分方程解析库，适用于常微分方程、随机微分方程和受控微分方程的求解。其特点包括多种解析器选择（如 Tsit5、Dopri8、辛解析器、隐式解析器）、使用 PyTree 作为状态存储、支持稠密解和多种反向传播方法，并支持神经微分方程。兼容 Python 3.9+、JAX 0.4.13+ 和 Equinox 0.10.11+。
OpenRLHF - 高性能强化学习框架助力大规模语言模型优化
GithubOpenRLHFRLHF框架分布式训练开源项目强化学习模型微调
OpenRLHF是一款基于Ray、DeepSpeed和Hugging Face Transformers构建的高性能强化学习框架。该框架简单易用，兼容Hugging Face模型和数据集，性能优于优化后的DeepSpeedChat。它支持分布式RLHF，能够在多GPU环境下进行70B+参数模型的全规模微调。OpenRLHF集成了多项PPO实现技巧以提升训练稳定性，同时支持vLLM生成加速和多奖励模型等先进特性，为大规模语言模型优化提供了强大支持。
dopamine - 用于快速原型设计的强化学习研究框架
DQNDopamineGithubJAXTensorflow开源项目强化学习
Dopamine是一个用于快速原型设计强化学习算法的研究框架，旨在便于用户进行自由实验。其设计原则包括易于实验、灵活开发、紧凑可靠和结果可重复。支持的算法有DQN、C51、Rainbow、IQN和SAC，主要实现于jax。Dopamine提供了Docker容器及源码安装方法，适用于Atari和Mujoco环境，并推荐使用虚拟环境。更多信息请参阅官方文档。
keras - 多后端支持的深度学习框架，兼容JAX、TensorFlow和PyTorch
GithubJAXKeras 3PyTorchTensorFlow开源项目深度学习框架
Keras 3 提供高效的模型开发，支持计算机视觉、自然语言处理等任务。选择最快的后端（如JAX），性能提升高达350%。无缝扩展，从本地到大规模集群，适合企业和初创团队。安装简单，支持GPU，兼容tf.keras代码，避免框架锁定。
cleanrl - 一个深度强化学习库
CleanRLGithubPPO算法云集成单文件实现开源项目深度强化学习
CleanRL是一款简洁高效的深度强化学习库，提供单文件实现和广泛的算法支持，包括PPO、DQN等。它支持本地和云端实验、Tensorboard日志记录及Weights and Biases管理，适用于研究与快速原型开发。
HandyRL - 高效实用的分布式强化学习框架
GithubHandyRLPyTorch分布式训练开源项目强化学习离线策略修正
HandyRL是一个基于Python和PyTorch的分布式强化学习框架，已在Kaggle竞赛中取得优异成绩。它采用离线策略修正的策略梯度算法和学习者-工作者架构，支持自定义环境和大规模训练。HandyRL的高并行能力和实用性使其在竞争性游戏AI开发中表现出色，能够快速训练出强大的AI模型。
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