Ray RLlib 教程项目文档

Ray RLlib 教程项目文档

1. 项目目录结构及介绍

rllib_tutorials/
├── production_rl_2022/
│   ├── ...
│   └── ...
├── ray_summit_2021/
│   ├── ...
│   └── ...
├── rllib_industry_webinar_20211201/
│   ├── ...
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── ...

目录结构介绍

• production_rl_2022/: 包含2022年生产环境下的强化学习相关代码和教程。
• ray_summit_2021/: 包含2021年Ray Summit会议上的相关代码和教程。
• rllib_industry_webinar_20211201/: 包含2021年12月1日行业网络研讨会的相关代码和教程。
• .gitignore: Git忽略文件，指定哪些文件和目录不需要被Git管理。
• LICENSE: 项目许可证文件，本项目使用Apache-2.0许可证。
• README.md: 项目介绍文件，包含项目的概述、使用方法和相关资源。

2. 项目启动文件介绍

项目中没有明确的“启动文件”，因为每个子目录下的代码和教程都是独立的。通常，用户会根据具体的需求选择相应的子目录，并按照其中的README文件或教程文档进行操作。

例如，如果你想运行2022年生产环境下的强化学习代码，你可以进入production_rl_2022/目录，并按照该目录下的README文件或教程文档进行操作。

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有统一的配置文件，每个子目录下的代码和教程可能会有自己的配置文件。通常，这些配置文件会包含一些超参数、环境设置等信息。

例如，在production_rl_2022/目录下，可能会有一个config.py或类似的文件，用于配置强化学习模型的超参数。用户可以根据具体的需求修改这些配置文件。

配置文件示例

# production_rl_2022/config.py

# 强化学习模型的超参数
learning_rate = 0.001
gamma = 0.99
epsilon = 1.0
epsilon_decay = 0.995

用户可以根据自己的需求修改这些参数，以优化模型的性能。

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以上是Ray RLlib教程项目的文档，包含了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息对你有所帮助！