#PPO

该项目采用OpenAI开发的Proximal Policy Optimization (PPO) 算法，有效地训练AI，使其在超级马里奥兄弟游戏中完成31/32关卡。PPO算法因其出色的性能和适应性而广受关注，适用于视频游戏AI开发等多种场景。

本项目实现了RLHF的三阶段训练，包括指令微调、奖励模型训练和PPO算法训练。支持LLaMA和LLaMA2模型，并提供多种分布式加速训练方法。项目附有详细的实现文档，并对比了其他开源框架的功能，是RLHF训练的宝贵资源。

本项目LLaMA-TRL通过PPO和LoRA技术进行大规模语言模型的微调，采用TRL（变压器强化学习）和PEFT（参数高效微调）方法。本文详细介绍了从安装依赖到具体实现的步骤，包括监督微调、奖励模型训练和PPO微调，助力开发者显著提升模型性能和任务适应能力。

该项目在CARLA仿真环境中，使用深度强化学习方法进行自动驾驶训练。通过结合PPO算法和变分自编码器（VAE），加速学习并提高驾驶决策能力。项目采用Python和PyTorch构建，重点在于自动驾驶和障碍物回避的持续学习。对于推动自动驾驶技术和决策效率研究具有显著意义。

本项目利用Proximal Policy Optimization (PPO)算法，通过Python代码训练AI智能体进行Contra NES游戏。PPO算法由OpenAI提出，其早期版本曾用于训练OpenAI Five在电竞中取得胜利。项目提供了详细的训练指南、示例代码，并支持Docker环境，方便进行模型的训练和测试。本项目展示了PPO算法在游戏AI中的实际应用效果。

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。

本课程提供深度强化学习的基础和经典算法的实用入门指导。学习者将从零开始编写DQN、SAC、PPO等算法，并掌握相关理论。课程内容还包括训练AI玩Atari游戏及模拟登月任务。同时详细介绍环境设置和代码实现步骤，支持Visual Studio Code和Jupyter Notebook，确保学习过程流畅高效。

该项目提供使用PyTorch从零实现近端策略优化(PPO)算法的教程。代码精简、注释详尽、结构清晰。涵盖PPO算法核心概念、网络实现及完整训练流程。适合想深入理解PPO算法细节的强化学习爱好者。

PPOxFamily是一个深度强化学习入门课程，聚焦PPO算法在决策智能领域的应用。课程通过视频讲解、理论资料和代码示例，系统阐述PPO算法原理及其在复杂动作空间、多模态观察、稀疏奖励、时序建模和多智能体等问题上的应用。内容涵盖理论讲解、补充材料、习题及解答，以及详细的代码实现，为学习者提供全面的学习资源。

该项目旨在优化ChatGLM-6B模型的整数和小数四则运算能力。项目采用LORA、PPO等多种训练方法，支持GPU和CPU环境。内容包括自动生成的训练样本、微调数据集、LORA权重，以及环境配置和使用说明。这一工具主要面向开发者和研究人员，用于提升大语言模型的数学计算表现。