一个用于在环境中进行 RL 后期训练的接口库。
一个 e2e 框架,用于创建、部署和使用用于代理 RL 训练的隔离执行环境,该框架使用 Gymnastics 样式的简单 API 构建。
--- **示例:** 使用 [torchforge](https://meta-pytorch.org/torchforge/) (PyTorch 的代理 RL 框架) 训练 LLM 玩扑克游戏 BlackJack: [`examples/grpo_blackjack/`](examples/grpo_blackjack/) **从零到英雄教程：** 从我们的 [GPU 模式](tutorial/README.md) 讲座和其他编程马拉松活动的端到端教程。 ## 快速入门 安装 OpenEnv 软件包: ```bash pip install openenv ``` 安装环境客户端(例如 Echo): ```bash pip install git+https://huggingface.co/spaces/openenv/echo_env ``` 然后使用环境: ``` … ```
同步使用也通过.sync()包装器支持:
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