OpenRLHF
Un marco de RL agente fácil de usar, escalable y de alto rendimiento basado en Ray (PPO & DAPO & REINFORCE++ & VLM & TIS & vLLM & Ray & Async RL)
Construye y escala sistemas de aprendizaje por refuerzo que aprenden de la retroalimentación humana con un marco fácil de usar.
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Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quierasUn marco de RL agente fácil de usar, escalable y de alto rendimiento basado en Ray (PPO & DAPO & REINFORCE++ & VLM & TIS & vLLM & Ray & Async RL)
OpenRLHF tiene 10k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 1k veces. OpenRLHF está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2023. OpenRLHF está disponible bajo la licencia Apache-2.0. Sus temas principales son: large-language-models, proximal-policy-optimization, raylib, reinforcement-learning.
¿Qué es OpenRLHF?
Un marco de RL agente fácil de usar, escalable y de alto rendimiento basado en Ray (PPO & DAPO & REINFORCE++ & VLM & TIS & vLLM & Ray & Async RL)
¿OpenRLHF es de código abierto?
OpenRLHF es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia Apache-2.0.
¿OpenRLHF es gratis?
Sí. OpenRLHF es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está OpenRLHF?
OpenRLHF está disponible bajo la licencia Apache-2.0.
¿En qué lenguaje está escrito OpenRLHF?
OpenRLHF está escrito principalmente en Python.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/openrlhf-openrlhf.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.