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scope-rl

离线强化学习与策略评估的开源Python库

SCOPE-RL是一个用于离线强化学习的开源Python库。它实现了从数据生成到策略学习、评估和选择的完整流程。该库提供了多种离线策略评估(OPE)估计器和策略选择(OPS)方法,兼容OpenAI Gym和Gymnasium接口。SCOPE-RL还包含RTBGym和RecGym环境,用于模拟实际应用场景。它简化了离线强化学习的研究和实践过程,提高了实验的透明度和可靠性。

cleanrl - 一个深度强化学习库
CleanRLGithubPPO算法云集成单文件实现开源项目深度强化学习
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。
evalscope - 综合性大语言模型评估开源工具
EvalScopeGithub可视化大语言模型开源项目模型集成评估框架
EvalScope是一个全面的大语言模型评估框架,集成了多种基准数据集和评估指标。该框架提供模型集成、自动评估和报告生成功能,并支持Arena模式和可视化分析。通过整合OpenCompass和VLMEvalKit评估后端,EvalScope实现了多模态评估能力。此外,它能与ModelScope SWIFT平台无缝对接,支持大模型的端到端开发流程。
nnabla-rl - 深度强化学习库,基于Neural Network Libraries构建
GPU加速GithubPythonnnablaRL开源项目深度强化学习神经网络库
nnabla-rl是基于Neural Network Libraries构建的深度强化学习库,适用于研究、开发和生产环境。该库提供简洁的Python API,集成多种经典和前沿强化学习算法,实现在线与离线训练的灵活切换。nnabla-rl支持通过nnabla-browser可视化训练过程,安装便捷,兼容GPU加速,并提供交互式示例便于快速上手。
rsl_rl - 面向GPU的高效强化学习框架
GPU运行GithubPPO算法RSL RL开源项目强化学习
rsl_rl是一个专为GPU运行优化的强化学习框架,目前实现了PPO算法,未来将支持更多算法。框架提供详细的安装指南,集成多种日志工具,并采用严格的代码质量管理。它在Legged-Gym和Orbit等机器人仿真环境中得到应用,为强化学习研究和开发提供了高效工具。
rl_games - 强化学习框架支持多环境及算法的高性能实现
GPU加速GithubRL Games多智能体训练开源项目强化学习机器人学习
rl_games是一个高性能强化学习库,实现了PPO、A2C等算法,支持NVIDIA Isaac Gym、Brax等环境的GPU加速训练。该库具备异步actor-critic、多智能体训练、自对弈等功能,可在多GPU上并行。rl_games提供Colab notebook示例便于快速上手,在多个基准测试中表现出色。作为一个功能丰富的强化学习工具,rl_games兼具高性能和易用性。
Safe-Policy-Optimization - 安全强化学习的全面算法基准平台
GithubPKU-AlignmentSafe-Policy-OptimizationSafety-Gymnasium安全强化学习开源项目算法基准
Safe-Policy-Optimization为安全强化学习(Safe RL)提供了全面的算法基准平台。该项目整合了多种算法和环境,支持单智能体和多智能体任务,具备正确性、可扩展性、日志记录和可视化等特性。通过统一的接口和详细文档,Safe-Policy-Optimization简化了安全RL算法的评估和比较流程,为研究人员提供了强大的实验工具。
RLcycle - 开源强化学习框架 提供多种算法实现
GithubHydraPyTorchRayWandB开源项目强化学习
RLcycle是一个开源的强化学习框架,实现了多种经典算法如DQN、A2C/A3C、DDPG和SAC。框架基于PyTorch构建,集成了Hydra配置管理、Ray并行计算和WandB日志记录功能。RLcycle提供可重用组件便于快速开发,支持Atari和PyBullet等环境,并附有使用指南和性能基准。该项目适合研究人员和开发者学习和实践各类强化学习算法。
pytorch-rl - Pytorch中的深度强化学习算法实现
GithubOpenAI GymPytorch开源项目强化学习机器人任务深度学习
pytorch-rl项目在Pytorch中实现了多种深度强化学习算法,适用于连续动作空间。用户可以在CPU或GPU上高效训练这些算法,并与OpenAI Gym无缝集成。支持的算法包括DQN、DDPG、PPO等,涵盖环境建模和参数空间噪声探索等功能。
skrl - 开源模块化强化学习库
GithubJAXPyTorchSKRL开源项目强化学习环境接口
skrl是基于PyTorch和JAX的开源模块化强化学习库。支持OpenAI Gym、Farama Gymnasium等多种环境接口,并兼容NVIDIA Isaac系列环境。该库注重模块化设计、代码可读性和实现透明度,允许同时训练多个智能体,可在单次运行中共享或独立资源。skrl为强化学习研究和开发提供了灵活高效的工具。
awesome-deep-rl - 全面的深度强化学习资源库
Github基准测试开源库开源项目深度强化学习环境模拟竞赛
该项目汇集了深度强化学习领域的各类资源,包括主流库、基准测试结果、训练环境、竞赛信息和发展时间线。研究人员和开发者可以在此快速了解该领域的全貌,获取有价值的工具和信息。作为一个综合性资源库,它为深度强化学习的学习和研究提供了便利。
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