OpenRL 介绍

OpenRL 强化学习框架

OpenRL 是由第四范式强化学习团队开发的基于PyTorch的强化学习研究框架，它提供了一个简单易用的接口，可以让你方便地接入不同强化学习环境。 目前，OpenRL框架有以下特点：

1. 简单易用的训练接口，降低研究人员的学习和使用成本。

2. 同时支持 单智能体 和 多智能体 算法。

3. 支持 自然语言任务 （如对话任务）的强化学习训练。

4. 支持 Hugging Face 上的模型导入。

5. 支持LSTM，GRU，Transformer等模型。

6. 支持 gymnasium 环境。

7. 支持词典类型的观测输入。

8. 支持 wandb (更多请查看 wandb知乎教程)和 tensorboardX 等主流机器学习训练可视化平台。

9. 支持环境的串行和并行训练，同时保证两种模式下的训练效果一致。

10. 提供代码覆盖测试和单元测试。

在接下来的 快速上手 中，我们将介绍如何安装OpenRL框架， 并通过简单的例子来说明如何使用OpenRL。