Un cadre RL agentique facile à utiliser, évolutif et haute performance basé sur Ray (PPO & DAPO & REINFORCE++ & VLM & TIS & vLLM & Ray & Async RL)
Construisez et développez des systèmes d'apprentissage par renforcement qui apprennent des retours humains avec un cadre facile à utiliser.
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 momentUn cadre RL agentique facile à utiliser, évolutif et haute performance basé sur Ray (PPO & DAPO & REINFORCE++ & VLM & TIS & vLLM & Ray & Async RL)
OpenRLHF compte 9.9k étoiles sur GitHub. Il a été forké 989 fois. OpenRLHF est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2023. OpenRLHF est disponible sous licence Apache-2.0. Ses principaux thèmes sont : large-language-models, proximal-policy-optimization, raylib, reinforcement-learning.
Un cadre RL agentique facile à utiliser, évolutif et haute performance basé sur Ray (PPO & DAPO & REINFORCE++ & VLM & TIS & vLLM & Ray & Async RL)
OpenRLHF est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.
Oui. OpenRLHF est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
OpenRLHF est disponible sous licence Apache-2.0.
OpenRLHF 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://opensourceai.tech/project/openrlhf-openrlhf.html)