[ICLR 2026] QeRL permet le RL pour des LLMs de 32B sur un seul GPU H100.
Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.
Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.
Gratuit · sans carte · désinscription à tout moment[ICLR 2026] QeRL permet le RL pour des LLMs de 32B sur un seul GPU H100.
QeRL compte 511 étoiles sur GitHub. Il a été forké 52 fois. QeRL est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2025. QeRL est disponible sous licence Apache-2.0. Ses principaux thèmes sont : llms, quantization, reasoning, reinforcement-learning.
[ICLR 2026] QeRL permet le RL pour des LLMs de 32B sur un seul GPU H100.
QeRL est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.
Oui. QeRL est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
QeRL est disponible sous licence Apache-2.0.
QeRL est écrit principalement en Python.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://olud.ai/project/nvlabs-qerl.html)
Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.