OpenRLHF
Un framework RL agentico facile da usare, scalabile e ad alte prestazioni basato su Ray (PPO & DAPO & REINFORCE++ & VLM & TIS & vLLM & Ray & Async RL)
Costruisci e scala sistemi di apprendimento per rinforzo che apprendono dal feedback umano con un framework facile da usare.
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Gratis · senza carta · disdici quando vuoiUn framework RL agentico facile da usare, scalabile e ad alte prestazioni basato su Ray (PPO & DAPO & REINFORCE++ & VLM & TIS & vLLM & Ray & Async RL)
OpenRLHF ha 9.9k stelle su GitHub. È stato forkato 989 volte. OpenRLHF è scritto principalmente in Python. È in sviluppo attivo dal 2023. OpenRLHF è disponibile con licenza Apache-2.0. I suoi temi principali sono: large-language-models, proximal-policy-optimization, raylib, reinforcement-learning.
Che cos'è OpenRLHF?
Un framework RL agentico facile da usare, scalabile e ad alte prestazioni basato su Ray (PPO & DAPO & REINFORCE++ & VLM & TIS & vLLM & Ray & Async RL)
OpenRLHF è open source?
OpenRLHF è un progetto open source. È rilasciato con licenza Apache-2.0.
OpenRLHF è gratuito?
Sì. OpenRLHF è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.
Con quale licenza è OpenRLHF?
OpenRLHF è disponibile con licenza Apache-2.0.
In quale linguaggio è scritto OpenRLHF?
OpenRLHF è scritto principalmente in Python.
Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.
[](https://opensourceai.tech/project/openrlhf-openrlhf.html)
