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OpenRLHF — An Easy-to-use, Scalable and High-performance Agentic RL Framework based on Ray (PPO & DAPO & REINFORCE++ & VLM & TIS & vLLM & Ray & Async RL)

OpenRLHFは、Ray上に構築された強化学習フレームワークです。このフレームワークは、PPO、DAPO、REINFORCE++など、様々な強化学習アルゴリズムをサポートしています。

用途
強化学習フレームワーク
難易度の目安
Easy
実装コストの目安
High

概要

An Easy-to-use, Scalable and High-performance Agentic RL Framework based on Ray (PPO & DAPO & REINFORCE++ & VLM & TIS & vLLM & Ray & Async RL)

参考リンク

リンク先のライセンス・再現性・データ条件をご確認ください。自動分類や実装の目安は保証ではありません。

実装を始めるプロンプト

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# 論文・記事
OpenRLHF — An Easy-to-use, Scalable and High-performance Agentic RL Framework based on Ray (PPO & DAPO & REINFORCE++ &  VLM & TIS & vLLM & Ray & Async  RL)

# 概要
OpenRLHFは、Ray上に構築された強化学習フレームワークです。このフレームワークは、PPO、DAPO、REINFORCE++など、様々な強化学習アルゴリズムをサポートしています。

# 原典
https://github.com/OpenRLHF/OpenRLHF

上記の手法を実装してください。実行前に依存関係とライセンスを確認してください。

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