Gym-Recsys — это набор инструментов, который оборачивает задачи рекомендаций в окружения OpenAI Gym, позволяя алгоритмам обучения с подкреплением взаимодействовать с имитированными матрицами пользователь-объект шаг за шагом. Он обеспечивает синтетические генераторы поведения пользователя, поддерживает загрузку популярных наборов данных и поставляет стандартные метрики, такие как Precision@K и NDCG. Пользователи могут настраивать функции награды, модели пользователя и пул объектов для экспериментов с различными стратегиями рекомендаций на основе RL, с возможностью воспроизведения результатов.

Ребята RL-агенты для PettingZoo — это библиотека на Python, обеспечивающая готовые алгоритмы DQN, PPO и A2C для многопользовательского обучения с подкреплением в средах PettingZoo. Включает стандартизированные скрипты обучения и оценки, настраиваемые гиперпараметры, встроенное логирование в TensorBoard и поддержку как соревновательных, так и кооперативных игр. Исследователи и разработчики могут клонировать репозиторий, настраивать параметры среды и алгоритмов, запускать тренировки и визуализировать метрики для быстрой разработки и сравнения своих экспериментов по многопользовательскому RL.