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Un framework RL agentico facile da usare, scalabile e ad alte prestazioni basato su Ray (PPO & DAPO & REINFORCE++ & VLM & TIS & vLLM & Ray & Async RL)

di OpenRLHF · GitHub
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large-language-modelsproximal-policy-optimizationraylibApache-2.0Python
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2026-07-042026-08-31
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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 ha 10k stelle su GitHub. È stato forkato 1k 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.

Frequently asked questions

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.

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