This is the Linux app named TorchRL whose latest release can be downloaded as TorchRL0.10.0_asyncLLMinferencesourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Laden Sie diese App namens TorchRL mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS
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TorchRL
BESCHREIBUNG
TorchRL ist eine Open-Source-Bibliothek für Reinforcement Learning (RL) für PyTorch. TorchRL bietet PyTorch- und Python-basierte, Low- und High-Level-Abstraktionen für RL, die effizient, modular, dokumentiert und umfassend getestet sind. Der Code unterstützt die Forschung im Bereich RL. Der Großteil ist hochmodular in Python geschrieben, sodass Forscher Komponenten problemlos austauschen, transformieren oder mit geringem Aufwand neue Komponenten schreiben können.
Eigenschaften
- Entwickelt mit Python als primäre Sprache für Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität
- Optimierte Leistung zur Unterstützung anspruchsvoller RL-Forschungsanwendungen
- Die hochmodulare Architektur ermöglicht den einfachen Austausch, die Transformation oder die Erstellung neuer Komponenten
- Eine ausführliche Dokumentation stellt sicher, dass Benutzer die Bibliothek schnell verstehen und nutzen können
- Dokumentation vorhanden
- Streng getestet, um Zuverlässigkeit und Stabilität zu gewährleisten
- Bietet eine Reihe wiederverwendbarer Funktionen für Kostenfunktionen, Renditen und Datenverarbeitung
Programmiersprache
Python
Kategorien
Diese Anwendung ist auch unter https://sourceforge.net/projects/torchrl.mirror/ verfügbar. Sie wurde in OnWorks gehostet, um die Ausführung online auf einem unserer kostenlosen Betriebssysteme zu vereinfachen.
