d3rlpy

d3rlpy

支持离线和在线深度强化学习的实用算法库

d3rlpy是一个为实践者和研究人员打造的深度强化学习库,支持离线和在线强化学习算法。无需掌握深度学习库,即可通过其直观的API使用多种先进算法。d3rlpy提供丰富的文档和教程,首创支持分布式Q函数,适用于机器人和医疗等复杂场景。兼容Linux、macOS和Windows,多种安装方式可供选择,欢迎试用和贡献代码。

d3rlpy强化学习离线RL算法安装Github开源项目

d3rlpy 项目介绍

d3rlpy 是一个专为实践者和研究人员设计的离线深度强化学习库。该项目通过易于使用的 API 和广泛的文档支持用户进行离线和在线强化学习。无论是机器人技术还是医疗领域,d3rlpy 都能提供有效的解决方案。

核心特性

最为实用的强化学习库

  • 离线强化学习(RL): d3rlpy 支持先进的离线强化学习算法。当在线交互不可行时,例如在机器人和医疗领域,离线 RL 是非常强大的。
  • 在线强化学习(RL): 除了离线 RL,d3rlpy 也支持常规的先进在线训练算法。用户仅需 d3rlpy 即可解决各类 RL 问题。

用户友好的 API

  • 无需深度学习背景: d3rlpy 提供直观的 API,即使用户没有深度学习的经验,也可以成为强化学习工程师。
  • 详尽的文档: d3rlpy 附带全面的文档、教程以及原始论文的复现脚本,帮助用户更好地理解和应用。

超越最前沿技术

  • 分布式 Q 函数: d3rlpy 是第一个在所有算法中支持分布式 Q 函数的库。这种方法以其出色的性能著称。
  • 数据并行分布式训练: d3rlpy 支持数据并行分布式离线 RL 训练,允许用户使用多 GPU 或节点扩展离线 RL。

安装指南

d3rlpy 支持在 Linux、macOS 和 Windows 上安装。用户可以通过 PyPI、Anaconda 或 Docker 环境下便捷安装。

PyPI(推荐安装方式)

$ pip install d3rlpy

Anaconda

$ conda install conda-forge/noarch::d3rlpy

Docker

$ docker run -it --gpus all --name d3rlpy takuseno/d3rlpy:latest bash

支持的算法

d3rlpy 支持多种常见的离线和在线强化学习算法,包括行为克隆(Behavior Cloning)、深度 Q 网络(DQN)、软演员-评论家(SAC)、保守性 Q 学习(CQL)等。各算法针对离散和连续控制的支持不同,具体的支持情况可以通过 d3rlpy 的最新文档查阅。

示例与教程

该库提供了广泛的实例,涵盖了从 MuJoCo 环境到 Atari 2600 游戏的不同应用场景。用户可以使用库中的函数快速准备数据集、算法并执行训练过程。此外,d3rlpy 的在线教程也指导用户如何在 Google Colaboratory 上动手实践。

社区与贡献

d3rlpy 鼓励社区贡献,并提供了详细的贡献指南。用户可以通过 GitHub 的 Issues 功能报告问题或提出建议。需要注意的是,项目团队不通过邮件提供技术支持。

项目支持与未来规划

d3rlpy 项目最初作为开发者博士项目的一部分,并得到了日本信息技术促进机构的支持。项目团队还制定了详细的未来规划,以确保 d3rlpy 在强化学习领域中继续保持其领先地位。通过查看 Roadmap 了解未来的功能发布计划。

综上所述,d3rlpy 是一个功能强大且灵活的强化学习工具库,其设计使得用户能够方便地进行前沿的强化学习研究和应用。适合初学者和有经验的研究人员使用,是进行 RL 实验和生产的理想选择。

编辑推荐精选

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。

HunyuanVideo

HunyuanVideo

HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。

HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。

WebUI for Browser Use

WebUI for Browser Use

一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。

WebUI for Browser Use 是一个强大的项目,它集成了多种大型语言模型,支持自定义浏览器使用,具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务,无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现,有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用,在 SEO 优化方面,其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等,有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。

xiaozhi-esp32

xiaozhi-esp32

基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。

xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。

olmocr

olmocr

一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。

olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。

飞书多维表格

飞书多维表格

飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版

飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型,提供 AI 自动化解决方案,支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能,适用于电商、短视频、影视创作等场景,提升企业生产力与创作效率。关键词:飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。

下拉加载更多