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Grid2Op

模块化电力系统仿真与强化学习平台

Grid2Op电网操作强化学习模块化设计电力系统Github开源项目

Grid2Op是一个模块化电力系统仿真平台,支持发电调度、负荷管理、维护操作和拓扑重构等多种电网控制。平台提供兼容OpenAI Gym的强化学习接口,支持自定义参数和规则,可适配多种数据格式。Grid2Op内置交直流潮流计算功能,并支持更换求解器,为电力系统建模和强化学习研究提供灵活高效的仿真环境。

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介绍相关项目
openmodelz - 开源平台简化机器学习模型的部署和扩展
GithubOpenModelZ开源开源项目机器学习模型部署自动扩展
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openrl - 综合性强化学习平台，支持多任务训练
GithubOpenRLPyTorch多智能体开源项目强化学习自然语言处理
OpenRL 是一款基于 PyTorch 的开源强化学习研究框架，支持单代理、多代理、离线强化学习、自我对弈及自然语言处理任务。框架提供统一接口、训练加速方法和多种深度学习模型支持，兼容 Gymnasium、MuJoCo、StarCraft II 等多种环境。同时，OpenRL 还支持用户自定义训练模型、奖励模型和环境配置，并提供中英文文档。
FedML - 跨平台生成式AI和大型语言模型的训练与部署方案
GithubTensorOperaTensorOpera AI分布式训练开源项目生成式AI联邦学习
TensorOpera AI简化了生成式AI和大型语言模型的训练与部署。通过集成的MLOps、调度器和高性能机器学习库，开发者可以在去中心化GPU、多云、边缘服务器和智能手机上经济高效地运行复杂的AI任务。TensorOpera Launch自动配对最经济的GPU资源，消除环境设置和管理难题，支持大规模训练和无服务器部署。TensorOpera Studio和Job Store帮助开发者微调和部署模型，实现高效的跨平台AI工作流。
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。
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Safe-Policy-Optimization为安全强化学习(Safe RL)提供了全面的算法基准平台。该项目整合了多种算法和环境，支持单智能体和多智能体任务，具备正确性、可扩展性、日志记录和可视化等特性。通过统一的接口和详细文档，Safe-Policy-Optimization简化了安全RL算法的评估和比较流程，为研究人员提供了强大的实验工具。
Gymnasium - Python强化学习标准API和环境开源库
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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。
CSGHub - 开源大模型管理平台，支持全生命周期管理与本地部署
CSGHubGithub大模型资产管理开源项目数据集管理模型生命周期私有化部署
CSGHub是一个开源且可信的大模型资产管理平台，帮助用户管理LLM及其应用的全生命周期资产。平台支持通过Web界面、Git命令行和自然语言聊天机器人进行操作，提供微服务子模块和标准化OpenAPI，可轻松集成到用户系统。CSGHub专为大模型设计，支持本地部署，功能类似于私有化的Huggingface，涵盖数据集、模型文件和代码等管理。
ogb - OGB开源项目的图机器学习数据集及标准评估工具
GithubOpen Graph Benchmark图机器学习开源项目数据加载器深度学习框架评估器
OGB项目集成了图机器学习所需的基准数据集、数据加载器和标准化评估工具，兼容PyTorch Geometric和DGL等主流深度学习框架。支持处理节点、链接和图级别的预测任务，数据集广泛涵盖科学、社交网络和异构知识图等领域，并适应从单GPU到多GPU的处理需求。OGB为研究人员提供了简化数据下载、标准化拆分和性能评估的便利工具。
odd-platform - 开源数据发现与可观察性平台
GithubODD Platform元数据管理开源项目数据发现数据可观察性数据治理
ODD Platform是一个开源的数据发现和可观察性平台,为数据团队提供现代化的用户友好环境。该平台具备联邦数据目录、端到端数据血缘、ML实验记录和数据质量监控等功能,有助于提高数据民主化效率、增强协作能力并缩短数据发现时间。作为开放数据发现规范的参考实现,ODD Platform支持多种数据源集成,适合需要改善数据治理的组织使用。
GPT-2 - 开源语言模型训练与实现探索
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本项目是基于Andrej Karpathy代码的GPT-2开源实现。通过详细注释解释模型架构和训练过程，包含核心文件如模型结构、训练循环和数据预处理。计划添加KV-Cache、RoPE等功能。虽然Hellaswag测试性能略低，但为学习大型语言模型提供了重要资源。项目展示了模型训练过程中的各种考虑因素，如权重初始化、学习率调整等技术细节。
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