OpenRL学习资料汇总 - 统一的强化学习框架
RayOpenRL - 统一的强化学习框架
OpenRL是一个开源的通用强化学习研究框架,支持单智能体、多智能体、离线RL、自对弈和自然语言等多种任务的训练。它基于PyTorch开发,旨在为强化学习研究社区提供一个简单易用、灵活高效且可持续的平台。
🚀 快速入门
- 安装OpenRL:
pip install openrl
- 简单示例:
from openrl.envs.common import make from openrl.modules.common import PPONet as Net from openrl.runners.common import PPOAgent as Agent env = make("CartPole-v1", env_num=9) net = Net(env) agent = Agent(net) agent.train(total_time_steps=20000)
只需几行代码,就可以完成强化学习训练!
📚 学习资源
🌟 主要特性
- 支持单智能体、多智能体、离线RL、自对弈等多种任务
- 支持自然语言任务的强化学习训练
- 集成DeepSpeed加速训练
- 支持Arena评估框架
- 支持从Hugging Face导入模型和数据集
- 支持自定义环境、模型、奖励等
- 支持LSTM、GRU、Transformer等多种模型
🤝 参与贡献
OpenRL欢迎社区贡献!您可以通过以下方式参与:
- 提交Issue或Pull Request
- 加入Slack讨论组
- 加入QQ交流群
- 发送邮件至huangsy1314@163.com
让我们一起推动强化学习的发展!
📊 支持的算法和环境
OpenRL支持多种主流强化学习算法,如PPO、A2C、DQN、SAC等。同时集成了大量环境,包括Gym、MuJoCo、PettingZoo、Atari等。详细列表请查看Gallery。
总之,OpenRL为强化学习研究和应用提供了一个强大而灵活的工具。无论您是初学者还是专家,都可以利用OpenRL快速构建和训练各种强化学习智能体。希望本文能帮助您开启OpenRL的学习之旅!
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