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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
GradCache - 突破GPU/TPU内存限制，实现对比学习无限扩展
GPUGithubGradient CacheJAXPytorch对比学习开源项目
Gradient Cache技术突破了GPU/TPU内存限制，可以无限扩展对比学习的批处理大小。仅需一个GPU即可完成原本需要8个V100 GPU的训练，并能够用更具成本效益的高FLOP低内存系统替换大内存GPU/TPU。该项目支持Pytorch和JAX框架，并已整合至密集段落检索工具DPR。
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。
big_vision - 基于Jax/Flax的大规模视觉模型训练框架
GithubJaxbig vision开源项目模型训练深度学习计算机视觉
Big Vision是一个用于训练大规模视觉模型的开源代码库。它基于Jax/Flax构建，支持在Cloud TPU VM和GPU上运行。该项目采用tf.data和TensorFlow Datasets实现高效的数据处理，可无缝扩展至2048个TPU核心的分布式环境。Big Vision涵盖了视觉Transformer、多模态学习、知识蒸馏等多个研究方向，为大规模视觉实验提供了可靠的基础。
pytorch-rl - Pytorch中的深度强化学习算法实现
GithubOpenAI GymPytorch开源项目强化学习机器人任务深度学习
pytorch-rl项目在Pytorch中实现了多种深度强化学习算法，适用于连续动作空间。用户可以在CPU或GPU上高效训练这些算法，并与OpenAI Gym无缝集成。支持的算法包括DQN、DDPG、PPO等，涵盖环境建模和参数空间噪声探索等功能。
PantheonRL - 多智能体强化学习训练和测试的模块化框架
GithubPantheonRLStableBaselines3多智能体强化学习开源项目自适应训练训练框架
PantheonRL是一个用于多智能体强化学习环境训练和测试的开源框架。它提供模块化和可扩展的功能，支持智能体策略训练、微调、动态配对等。基于StableBaselines3构建，PantheonRL采用去中心化训练方法，为每个智能体配备独立的重放缓冲区和更新算法。此外，它还提供Web用户界面，便于进行轻量级实验和原型设计，支持自我对弈、交叉对弈、循环训练和微调等多种训练模式。
penzai - 用于构建、编辑和可视化神经网络的 JAX 研究工具包
GithubJAXPenzai开源项目模型可视化深度学习神经网络
Penzai是一个基于JAX的库，专为通过函数式pytree数据结构编写模型而设计，并提供丰富的工具用于可视化、修改和分析。适用于反向工程、模型组件剥离、内部激活检查、模型手术和调试等领域。Penzai包括Treescope交互式Python打印工具、JAX树和数组操作工具、声明式神经网络库及常见Transformer架构的模块化实现。该库简化了模型处理过程，为研究神经网络的内部机制与训练动态提供了支持。
DI-engine - 通用决策智能引擎
DI-engine是基于PyTorch和JAX的开源决策智能引擎。它采用Python优先和异步原生设计,提供任务和中间件抽象,整合环境、策略和模型等决策核心概念。支持DQN、PPO、SAC等多种深度强化学习算法,以及多智能体、模仿学习、离线强化学习等前沿方法。DI-engine致力于标准化决策智能环境和应用,可用于学术研究和原型开发。
nnabla-rl - 深度强化学习库，基于Neural Network Libraries构建
GPU加速GithubPythonnnablaRL开源项目深度强化学习神经网络库
nnabla-rl是基于Neural Network Libraries构建的深度强化学习库，适用于研究、开发和生产环境。该库提供简洁的Python API，集成多种经典和前沿强化学习算法，实现在线与离线训练的灵活切换。nnabla-rl支持通过nnabla-browser可视化训练过程，安装便捷，兼容GPU加速，并提供交互式示例便于快速上手。
genrl - 强化学习算法库，提供快速基准测试和示例教程
GenRLGithubPyTorch基准测试开源项目强化学习算法实现
GenRL是一个基于PyTorch的强化学习库，提供可重现的算法实现和通用接口。它包含20多个从基础到高级的强化学习教程，并支持模块化和可扩展的Python编程。统一的训练和日志记录功能提高了代码复用性，同时自动超参数调整功能加速了基准测试。GenRL旨在支持新算法的实现，代码少于100行。适用于Python 3.6及以上版本，依赖于PyTorch和OpenAI Gym。
FinRL - 开源金融强化学习框架助力自动化量化交易
FinRLGithub开源框架开源项目强化学习量化交易金融科技
FinRL是一个开源金融强化学习框架,旨在促进量化金融领域的自动化交易。它采用三层架构设计,包括市场环境、智能代理和金融应用,支持多种数据源,并提供完整的训练-测试-交易流程。FinRL为研究人员和从业者提供了一个灵活高效的平台,用于开发和测试先进的交易策略,推动金融科技创新。
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