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rl4co

统一框架助力组合优化问题的强化学习解决方案

RL4CO强化学习组合优化PyTorch开源框架Github开源项目

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。

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介绍相关项目
evotorch - 基于PyTorch的高性能进化计算库
EvoTorchGithubPyTorch优化算法开源项目强化学习进化计算
EvoTorch是一个基于PyTorch的开源进化计算框架，支持黑盒优化、强化学习和监督学习等多种优化问题。它实现了PGPE、CMA-ES和遗传算法等多种进化算法，并通过GPU加速和Ray分布式计算提高优化效率。EvoTorch设计简洁易用，适合解决各类复杂优化问题，为研究人员和工程师提供了强大的工具支持。
3DModelingRL - 深度强化学习在3D建模中的应用与突破
3D建模ECCV 2020GithubPyTorch开源项目强化学习计算机视觉
3DModelingRL项目展示了一种创新的3D建模方法,利用深度强化学习模拟人类建模过程。项目包含Prim-Agent和Mesh-Agent两个核心组件,分别用于生成基于图元的表示和编辑网格。该方法在ECCV 2020会议发表,为3D建模领域开辟新方向。项目提供完整代码、预训练模型和数据集,便于研究者进一步探索和应用。
stable-baselines3-contrib - 实验性强化学习算法和工具
GithubGym WrappersStable-Baselines3rl算法sb3-contrib开源项目文档
提供最新的实验性强化学习算法和工具，保持稳定基线风格和文档，适用于更广泛的实际应用需求。包括增强随机搜索（ARS）和量化回归DQN（QR-DQN）等算法，以及适用于Gym环境的包装器。适合需要超越主存储库限制且仍需高可靠性的用户。
torch-imle - 将离散优化算法融入深度学习的创新方法
GithubI-MLEPyTorch开源项目梯度估计深度学习组合优化
torch-imle是一个PyTorch库，通过I-MLE梯度估计器将离散优化算法融入深度学习。它使用创新的采样和分布方法，实现了离散优化问题在深度学习中的应用，如最短路径学习。该库采用Perturb-and-MAP方法和新颖的噪声扰动来近似采样复杂分布，并提供替代经验分布。torch-imle通过梯度下降学习最优路径权重，为深度学习中的离散优化问题提供强大的解决方案。
CoLLiE - 通过协作优化和多并行策略，便捷实现大模型训练
CoLLiEGPU显存占用Github大模型训练并行策略开源项目高效优化器
CoLLiE工具箱提供高效的大型语言模型训练解决方案，涵盖数据预处理、模型微调、训练监测功能。支持多种并行策略和优化器，兼容MOSS、InternLM、LLaMA等主流模型，适合各类用户快速上手及专业定制。
morl-baselines - 多目标强化学习算法库 支持单策略和多策略实现
GithubMO-GymnasiumMORL-BaselinesPyTorch多目标强化学习开源项目算法库
MORL-Baselines是一个多目标强化学习算法库，提供多种PyTorch实现。该项目遵循MO-Gymnasium API，支持单策略和多策略算法，适用于SER和ESR标准。特点包括自动性能报告、代码规范和自动测试。实现了GPI-LS、MORL/D等多种算法，支持连续和离散观察/动作空间，为MORL研究和基准测试提供有力支持。
dopamine - 用于快速原型设计的强化学习研究框架
DQNDopamineGithubJAXTensorflow开源项目强化学习
Dopamine是一个用于快速原型设计强化学习算法的研究框架，旨在便于用户进行自由实验。其设计原则包括易于实验、灵活开发、紧凑可靠和结果可重复。支持的算法有DQN、C51、Rainbow、IQN和SAC，主要实现于jax。Dopamine提供了Docker容器及源码安装方法，适用于Atari和Mujoco环境，并推荐使用虚拟环境。更多信息请参阅官方文档。
LLMCompiler - 提升大语言模型性能的并行函数调用框架
GithubLLMCompiler优化编排并行函数调用开源项目效率提升模型兼容
LLMCompiler框架通过并行函数调用提升大语言模型的执行效率。它自动识别可并行任务，减少延迟和成本，同时提升准确性。用户只需提供工具和上下文示例，LLMCompiler就能优化函数调用编排。支持开源和闭源模型，包括LLaMA和OpenAI的GPT模型。LLMCompiler在不同任务中展示了显著的延迟加速、成本节省和准确性提升，是处理复杂问题的理想工具。
pytorch-lightning - 深度学习框架的全方位AI模型训练与部署解决方案
AI模型训练GithubLightning FabricPyTorch Lightning开源项目模型部署深度学习热门
深度学习框架Pytorch-Lightning 2.0版本现已推出，提供清晰稳定的API，支持AI模型的预训练、微调和部署。该框架轻松实现Pytorch代码组织，将科学研究与工程实现分离，帮助研究人员和工程师高效进行模型训练与部署。通过提供各种训练和部署选项以及兼容多种硬件和加速器，Pytorch-Lightning兼顾模型的灵活性和可扩展性，适应从初学者到专业AI研究的不同需求。
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