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warp-drive

GPU驱动的高效多智能体强化学习框架

WarpDrive是一款开源的强化学习框架,专为GPU环境优化。它支持单GPU或多GPU上的端到端多智能体强化学习,通过充分利用GPU并行计算能力,显著提升训练速度。WarpDrive通过减少CPU和GPU间的数据传输,并在多智能体和多环境副本间并行运行模拟,大幅提高了计算效率。这使得同时运行海量并发模拟成为可能,实现了比传统CPU方案高出百倍的训练吞吐量。

AgileRL - 革新强化学习的高效开发框架
AgileRLGithub开源项目强化学习机器学习超参数优化进化算法
AgileRL是一个创新的深度强化学习库,专注于提升强化学习的开发效率。通过引入RLOps概念,该库显著缩短了模型训练和超参数优化的时间。AgileRL采用进化超参数优化技术,自动找到最优超参数,减少了大量训练运行。它支持多种先进的可进化算法,包括单智能体、多智能体、离线学习和上下文多臂赌博机,并具备分布式训练能力。相比传统方法,AgileRL在超参数优化速度上实现了10倍的提升。
DRL-robot-navigation - 移动机器人深度强化学习自主导航方案
GazeboGithubROSTD3开源项目机器人导航深度强化学习
项目集成了ROS、Gazebo和PyTorch,构建了一个移动机器人深度强化学习导航框架。系统利用TD3算法训练机器人应对复杂环境,实现障碍物识别和目标导航。该方案为自主移动机器人研究提供了一个开源的实验平台。
envpool - 高性能并行强化学习环境执行引擎
EnvPoolGithub并行处理开源项目强化学习环境仿真高性能计算
EnvPool是一款基于C++的高性能并行强化学习环境引擎。它支持Atari、Mujoco等多种环境,提供同步和异步执行模式,适用于单玩家和多玩家场景。EnvPool易于集成新环境,在高端硬件上可达到每秒100万Atari帧或300万Mujoco步骤的模拟速度,比传统Python子进程方法快约20倍。作为通用解决方案,EnvPool可显著加速各类强化学习环境的并行化执行。
HighwayEnv - 多场景自动驾驶模拟与决策训练环境
Githubhighway-env决策系统开源项目强化学习环境仿真自动驾驶
HighwayEnv是一个自动驾驶和决策任务模拟环境集。它包含高速公路、环岛、停车场和十字路口等多种场景,模拟真实驾驶情况。支持DQN、DDPG和MCTS等多种强化学习算法,便于研究人员开发和测试自动驾驶策略。该项目具有良好的可用性和扩展性,适用于自动驾驶研究和教学。
skypilot - 高效部署AI和批处理作业至全球云平台
GPUGithubLLMSkyPilot云计算开源项目成本节约热门
SkyPilot是一个为LLMs和AI提供的框架,支持在任意云平台运行,最大化GPU利用率和降低成本。该框架通过自动管理作业队列,简化了扩展操作,还提供了对象存储的简便接入。用户可以在全球任一区域的云中自动故障转移,使用管理型Spot实例以较低成本运行,同时自动选择成本最优的机型和区域。
Agent-Driver - 革命性智能驾驶系统 融合人类智慧与AI技术
Agent-DriverGithub人工智能大型语言模型开源项目自动驾驶认知代理
Agent-Driver是一个创新型自动驾驶系统,通过大型语言模型作为认知代理,将人类智能整合到自动驾驶中。系统包括多功能工具库、认知记忆和推理引擎,实现类人的推理和决策能力。在nuScenes基准测试中,Agent-Driver性能显著超越现有方法,并展现出优秀的可解释性和少样本学习能力。这一项目为自动驾驶领域提供了新的研究方向,向实现人类级别驾驶迈进。
FinRL_Podracer - 高效轻量的强化学习量化交易框架
GithubPodracer开源项目强化学习算法策略量化交易金融科技
FinRL_Podracer是基于ElegantRL和FinRL构建的中级强化学习量化交易框架。该框架为开发者和专业人士提供轻量级、高效和稳定的算法交易策略开发解决方案。FinRL_Podracer支持DDPG、TD3、SAC等多种深度强化学习算法,适用于连续和离散动作空间。框架采用Pythonic设计原则,注重研究人员和算法交易者需求,支持灵活的代码迭代和精细控制。
burn - 一个基于Rust的深度学习框架
BurnGithub多后端支持开源项目性能优化深度学习自动化内核融合
Burn,一个全面而高效的基于Rust的深度学习框架,致力于提供前所未有的灵活性和便携性。配备了自动内核融合、异步执行以及线程安全技术,极大提升了性能。此外,Burn通过智能内存管理和硬件优化,支持多后端架构,确保无论是云端训练还是各种硬件部署,均可实现最佳表现。
robotic-warehouse - 多智能体仓库机器人协作模拟环境
GithubGymnasium动作空间多机器人仓库奖励机制开源项目强化学习
robotic-warehouse项目是一个多智能体强化学习环境,模拟仓库中多机器人移动和配送货物的场景。该环境可配置仓库大小、机器人数量、通信能力和奖励设置,支持部分可观察性、离散动作空间和碰撞动力学。研究人员可使用此环境测试和比较不同的多智能体算法,为仓库自动化研究提供了灵活真实的测试平台。
SMARTS - 自动驾驶多智能体强化学习模拟平台
GithubSMARTS人工智能仿真平台多智能体强化学习开源项目自动驾驶
SMARTS是一个专注于真实和多样化交互的自动驾驶多智能体强化学习模拟平台,由华为诺亚方舟实验室开发。该平台提供丰富的文档、示例和模型,支持研究人员进行自动驾驶领域的复杂实验。SMARTS具有高度可扩展性,能够模拟各种复杂交通场景,为自动驾驶技术研究提供了重要的仿真环境。
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