Stable Baselines3 (SB3) 是一个强化学习的开源库，基于 PyTorch 框架构建。它是 Stable Baselines 项目的继任者，旨在提供一组可靠且经过良好测试的RL算法实现，便于研究和应用。StableBaseline3主要被应用于机器人控制、游戏AI、自动驾驶、金融交易等领域。你可以使用sb3快速进行模型训练，同时使用SwanLab进行实验跟踪与可视化。

HuggingFace 的 Transformers 是目前最流行的深度学习训框架之一（100k+ Star），现在主流的大语言模型（LLaMa系列、Qwen系列、ChatGLM系列等）、自然语言处理模型（Bert系列）等，都在使用Transformers来进行预训练、微调和推理。

TRL是一个领先的Python库，旨在通过监督微调（SFT）、近端策略优化（PPO）和直接偏好优化（DPO）等先进技术，对基础模型进行训练后优化。TRL 建立在 🤗 Transformers 生态系统之上，支持多种模型架构和模态，并且能够在各种硬件配置上进行扩展。你可以使用Trl快速进行模型训练，同时使用SwanLab进行实验跟踪与可视化。是适配于Transformers的日志记录类。

🚀 DQN实战：3分钟极速训练倒立摆控制模型 | 附完整代码+可视化训练；📌 核心技术亮点：DQN双剑合璧：融合深度神经网络与Q-Learning，通过经验回放打破数据关联性，目标网络稳定训练过程，解决高维状态空间难题；CartPole极简环境：4维状态空间+2个离散动作，完美契合入门级深度强化学习实战（附环境配置指南）

Ultralytics是YOLO官方团队推出的CV训练与推理框架，不仅支持目标检测任务，还支持分割、姿态识别、分类等更多任务。是一个深度学习实验管理与训练可视化工具，由西安电子科技大学团队打造，融合了Weights & Biases与Tensorboard的特点，能够方便地进行 训练可视化、多实验对比、超参数记录、大型实验管理和团队协作，并支持用网页链接的方式分享你的实验。你可以使用Ultraly

DiffSynth Studio是推出的一个开源的扩散模型引擎，专注于图像与视频的风格迁移与生成任务。它通过优化架构设计（如文本编码器、UNet、VAE 等组件），在保持与开源社区模型兼容性的同时，显著提升计算性能，为用户提供高效、灵活的创作工具。DiffSynth Studio 支持多种扩散模型，包括 Wan-Video、StepVideo、HunyuanVideo、CogVideoX、FLUX

探索如何将HuggingFace的Transformers框架与SwanLab无缝结合，实现高效的模型训练与实验管理！Transformers是当前最流行的深度学习框架之一，广泛应用于大语言模型（如LLaMa、Qwen、ChatGLM）和自然语言处理模型（如Bert）的预训练、微调和推理。而SwanLab则是一款强大的实验管理与可视化工具，结合了Weights & Biases和TensorBoa

verl是一个灵活、高效且可用于生产环境的强化学习（RL）训练框架，专为大型语言模型（LLMs）的后训练设计。它由字节跳动火山引擎团队开源，是HybridFlow论文的开源实现。verl目前已经被很多优秀的项目采用，如TinyZeroRAGENLogic R1等。verl 具有以下特点，使其灵活且易于使用：易于扩展的多样化 RL 算法：Hybrid 编程模型结合了单控制器和多控制器范式的优点，能够

探索如何利用 Modelscope Swift 和 SwanLab 进行高效的模型训练与实验跟踪！Swift 是 ModelScope 社区推出的强大框架，支持 450+ 大型语言模型和 150+ 多模态模型的训练、微调、推理与部署。无论是轻量级技术如 LoRA、QLoRA、LongLoRA，还是人工对齐方法如 DPO、PPO、ORPO，Swift 都能轻松应对。

（SD1.5）是由Stability AI在2022年8月22日开源的文生图模型，是SD最经典也是社区最活跃的模型之一。以SD1.5作为预训练模型，在火影忍者数据集上微调一个火影风格的文生图模型（非Lora方式），是学习的入门任务。显存要求 22GB左右在本文中，我们会使用模型在数据集上做训练，同时使用监控训练过程、评估模型效果。