AReaL
★ 5.9k
vs
FedML
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AReaL vs FedML
AReaL：AReaL 是清华叉院与蚂蚁集团推出的全异步强化学习系统，用于训练大型推理与智能体模型。2.0 版拆分为训练、推理、智能体和权重更新微服务，黑盒智能体应用只需把 base_url 指向 AReaL 即可在线训练。；FedML：FedML是由TensorOpera AI支持的统一且可扩展的开源机器学习库，能够在任何地点和任何规模运行AI训练与部署任务。它为机器学习运维、调度和高性能ML库提供了全面的支持，包括联邦学习、分布式训练和生成式AI功能。
01
简评
AReaLLLM Infra · ★ 5.9k
在数学和编码任务上对推理模型做 RL 微调
FedMLLLM Infra · ★ 4.1k
大型模型（包括大语言模型）的分布式训练与微调
02
并排对比
字段
AReaLFedML分类
大模型基础设施
大模型基础设施
Stars
★ 5.9k
★ 4.1k
许可证
Apache-2.0
Apache-2.0
安装方式
git clone https://github.com/areal-project/AReaL && cd AReaL && pip install uv && uv sync --extra cuda
git clone https://github.com/FedML-AI/FedML.git
更新时间
1天前
1年前
开源
是
是
标签
智能体, 智能体框架, 大模型
联邦学习, 机器学习运维, 分布式训练
03
功能特性
AReaL01全异步 RL 训练，v0.3 报告比同步系统快 2.77 倍
02替换 base_url 和 api_key 即可对黑盒智能体做在线 RL
032.0 采用微服务架构，训练、推理、智能体和权重更新服务分离
04支持 SGLang 或 vLLM 推理后端、Ray 集群和昇腾 NPU
05提供数学、SWE、搜索智能体、tau2-bench 和 OpenClaw 智能体示例
FedML01统一且可扩展的机器学习库
02支持生成式AI和大语言模型（微调、部署）
03联邦学习平台（设备端、跨云）
04大型和基础模型分布式训练
05高可扩展、低延迟的模型服务平台
04
使用场景
AReaL↳在数学和编码任务上对推理模型做 RL 微调
↳训练搜索、客服等多轮智能体
↳通过在线 RL 持续改进已有智能体应用
FedML↳大型模型（包括大语言模型）的分布式训练与微调
↳AI模型的可扩展部署与服务
↳跨各种去中心化环境的联邦学习
05
适合场景
AReaL必备神器时下流行
FedML必备神器
FAQ
常见问题
AReaL 和 FedML 有什么区别？
AReaL 和 FedML 都属于 LLM Infra 类别。AReaL 有 5.9k Stars，FedML 有 4.1k Stars。
AReaL 和 FedML 哪个更好？
最佳选择取决于你的具体需求。在数学和编码任务上对推理模型做 RL 微调 时选 AReaL，大型模型（包括大语言模型）的分布式训练与微调 时选 FedML。
AReaL 是免费的吗？
是的，AReaL 在 GitHub 开源（Apache-2.0）。
FedML 是免费的吗？
是的，FedML 在 GitHub 开源（Apache-2.0）。
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