cleanrl

一个深度强化学习库

CleanRL 深度强化学习单文件实现云集成 PPO算法 Github 开源项目

CleanRL是一款简洁高效的深度强化学习库，提供单文件实现和广泛的算法支持，包括PPO、DQN等。它支持本地和云端实验、Tensorboard日志记录及Weights and Biases管理，适用于研究与快速原型开发。

文档

stable-baselines3 - 增强型PyTorch强化学习算法，实现可靠性与自定义支持

GithubPyTorchRL算法Stable Baselines3开源项目强化学习稳定基线

实现可靠的PyTorch强化学习算法，方便研究和工业用户复制和优化新思路。支持自定义环境与策略，提供统一接口，适合项目开发和性能对比。涵盖A2C、PPO、DQN等算法，包含迁移指南和在线文档，适用于有强化学习基础的用户。

rl4co - 统一框架助力组合优化问题的强化学习解决方案

GithubPyTorchRL4CO开源框架开源项目强化学习组合优化

RL4CO是一个专注于组合优化问题的开源强化学习框架。基于PyTorch构建，它整合了TorchRL和TensorDict等技术，提供统一接口和灵活实现。框架支持构造型和改进型策略，适配多种环境和模型。其模块化设计和丰富工具集有助于研究人员高效开发和评估新算法，为组合优化研究提供了全面的实验平台。

deep-rl-class - Hugging Face深度强化学习课程资源与教程

GithubHugging FaceReinforcement Learning人工智能开源项目深度强化学习课程

本页面提供Hugging Face深度强化学习课程的全部资源，包括mdx文件和教程笔记。学习者可获取课程大纲、注册信息及详细介绍，适合研究AI和机器学习的人员深入了解深度强化学习的核心概念和应用技术。

Safe-Reinforcement-Learning-Baselines - 综合安全强化学习研究资源库

GithubSafe Reinforcement Learning基准测试安全强化学习开源项目环境算法

Safe-Reinforcement-Learning-Baselines项目汇集了安全强化学习领域的多种基线算法和基准环境，涵盖单智能体和多智能体场景。该资源库提供环境支持、算法实现、相关调查、学术论文和教程等全面内容，为研究人员提供系统性的安全强化学习工具和参考资料，促进该领域的持续发展和创新。

trlx - 分布式微调大型语言模型的强化学习框架，支持奖励函数与高效并行

GithubHugging FaceILQLNVIDIA NeMoPPOtrlX开源项目

一个专注于强化学习微调大型语言模型的分布式训练框架。支持使用奖励函数或已标注数据集进行训练，兼容🤗Hugging Face和NVIDIA NeMo模型，可扩展到20B参数以上。实现了PPO和ILQL等多种RL算法，提供详细文档和丰富示例，支持分布式训练和超参数搜索。适用于各种应用场景，通过高效并行技术提升训练效率。

Deep_reinforcement_learning_Course - 掌握Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory和CleanRL等库的使用的深度强化学习课程

AI训练Deep Reinforcement LearningGithubHugging FaceRL库开源项目训练代理

免费深度强化学习课程，结合理论与实践，掌握Stable Baselines3、RL Baselines3 Zoo、Sample Factory和CleanRL等库的使用。训练智能体在SnowballFight、Huggy the Doggo、MineRL（Minecraft）、VizDoom（Doom）及经典环境（如Space Invaders、PyBullet）中运行。发布和下载社区智能体，并参与挑战与其他团队及AI对抗。

rl-plotter - 绘制强化学习训练曲线的工具

Githubrl-plotter学习曲线开源项目强化学习数据可视化日志记录器

rl-plotter 是一个简单的工具，可以轻松绘制强化学习训练曲线。支持自定义记录器、多实验绘图和多种绘图样式，兼容 OpenAI-baseline 和 OpenAI-spinningup。用户可以通过命令行方式绘制结果，并对图表进行个性化设置，如平均分组和阴影标准偏差。适用于研究人员和开发者追踪和可视化强化学习训练过程，提升工作效率和结果质量。

rllte - 强化学习研究和应用的长期演进项目

GithubRLLTE工具包开源项目强化学习生态系统算法实现

RLLTE项目受到电信长期演进标准的启发，旨在为强化学习研究与应用提供开发组件和标准。项目不仅提供高质量的算法实现，还作为开发算法的实用工具包。RLLTE支持模块化设计、优化硬件加速、兼容多种计算设备和自定义环境，且包含大量可重复使用的基准。

quickai - 简化复杂机器学习模型的实验过程

GithubPythonQuickAIYOLO卷积神经网络开源项目机器学习

QuickAI 是一个 Python 库，简化了前沿机器学习模型的实验流程。支持 EfficientNet、VGG、ResNet 等图像分类模型和 GPT-NEO、Distill BERT 等自然语言处理模型。只需1-2行代码即可完成模型训练和评估，兼容 TensorFlow 和 PyTorch，并提供 Docker 容器便于环境配置。适用于各水平用户，助力快速推进机器学习项目。

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。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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