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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。

warp.sh - 简化Cloudflare WARP VPN部署的Shell脚本工具
CloudflareGitHub CodespacesGithubJWTWARPwireguard开源项目
warp.sh是一个简化Cloudflare WARP VPN部署和管理的Shell脚本工具。它提供WireGuard配置生成、IPv4/IPv6支持、Teams认证和配置刷新等功能。通过命令行或GitHub Codespaces,用户可以轻松操作,无需复杂设置。这个工具为开发者和网络管理员提供了配置和管理WARP VPN连接的便捷方式。
vowpal_wabbit - 高效在线学习系统 专注强化学习和上下文赌博机算法
GithubVowpal Wabbit在线学习开源项目性能优化机器学习特征处理
Vowpal Wabbit是一款开源的在线学习系统,以其高效性和可扩展性著称。它支持多种先进的机器学习技术,尤其在强化学习和上下文赌博机算法方面表现出色。该系统具有灵活的输入格式和快速的学习能力,适用于处理大规模数据集,是推动机器学习研究和应用的重要工具。
efficient-dl-systems - 从GPU架构到模型部署的全面课程
GPU架构Github分布式训练开源项目推理优化模型优化深度学习系统
本项目是一门全面的高效深度学习系统课程,内容涵盖GPU架构、CUDA编程、实验管理、分布式训练、大模型处理、模型部署及推理优化等核心主题。课程结合理论讲座和实践研讨,旨在培养学生掌握深度学习系统的效率优化技能。课程还提供多个实践作业和往年教学资料,适合希望深入了解深度学习系统效率提升的学习者。
MegEngine - 高效、可扩展且易于使用的深度学习框架
GithubMegEngine开源项目深度学习框架硬件需求训练与推理高性能
MegEngine是一个高效、可扩展且易于使用的深度学习框架,具有统一的训练和推理框架、低硬件要求和跨平台高效推理的三大关键特性。支持x86、Arm、CUDA、RoCM等多种平台,兼容Linux、Windows、iOS、Android等系统。通过DTR算法和Pushdown内存规划器,大幅降低GPU内存使用。适用于模型开发到部署的各个环节,致力于构建开放友好的AI社区。
accel-brain-code - 深度学习和机器学习算法库集合
Github开源项目强化学习机器学习深度学习生成对抗网络自动编码器
accel-brain-code是一个开源项目,集成了多个深度学习和机器学习算法库。它包括自动编码器、生成对抗网络、深度强化学习等模块,旨在通过概念验证和研发创建原型。该项目探索了AI民主化后的机器学习研发可能性,为快速开发复杂AI系统提供了基础。其功能涵盖自动摘要、强化学习、生成对抗网络等多个领域。
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。
dgl - 图深度学习框架加速图神经网络应用与研究
DGLGithub分布式训练图神经网络大规模图开源项目深度学习
DGL是一个高效易用的Python包,支持在图上执行深度学习。兼容PyTorch、Apache MXNet和TensorFlow等多种框架,提供GPU加速的图库、丰富的GNN模型示例、全面的教学材料及优化的分布式训练功能。适合从研究人员到行业专家的各类用户。广泛应用于学术及实践领域,无论是基础教学还是高级图分析,DGL均能有效支持。
MindSpore - 深度学习框架优化AI处理器性能
AI工具
MindSpore是一款开放的AI架构,为开发者提供高效的深度学习框架。它支持多种处理器,并针对特定AI处理器进行了优化。该框架适用于云、边缘和移动设备,支持大模型训练、AI+HPC编程和动静统一编程。MindSpore致力于推动AI生态系统发展,促进创新。
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。
dreamerv3 - 多领域任务的通用强化学习算法
AI训练DreamerV3Github世界模型开源项目强化学习性能优化
DreamerV3是一种创新的强化学习算法,通过世界模型实现多领域任务掌控。其特点是使用固定超参数,具有卓越的稳健性和扩展性。随着模型规模增加,性能和数据效率同步提升。该开源项目提供完整实现,包含训练脚本和使用指南,为研究人员和开发者提供了探索先进强化学习技术的平台。
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