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par OpenRLHF · GitHub

Un cadre RL agentique facile à utiliser, évolutif et haute performance basé sur Ray (PPO & DAPO & REINFORCE++ & VLM & TIS & vLLM & Ray & Async RL)

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En termes simples

Construisez et développez des systèmes d'apprentissage par renforcement qui apprennent des retours humains avec un cadre facile à utiliser.

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2026-07-042026-07-29
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Un 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.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que OpenRLHF ?

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-il open source ?

OpenRLHF est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.

OpenRLHF est-il gratuit ?

Oui. OpenRLHF est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Sous quelle licence est OpenRLHF ?

OpenRLHF est disponible sous licence Apache-2.0.

Dans quel langage OpenRLHF est-il écrit ?

OpenRLHF est écrit principalement en Python.

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