Mava 开源项目教程

Mava 开源项目教程

【免费下载链接】Mava 🦁 A research-friendly codebase for fast experimentation of multi-agent reinforcement learning in JAX 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/Mava

1. 项目介绍

Mava 是一个研究友好的代码库，旨在快速实验多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）。它基于 JAX 框架，允许在多个设备上轻松并行化。Mava 由 InstaDeep 的研究团队发起，提供了多种 MARL 算法的实现，支持多种环境，并提供了统计上稳健的评估方法。

2. 项目快速启动

安装

Mava 目前不作为库安装，而是作为研究工具使用。你可以通过克隆仓库并使用 pip 安装依赖来使用 Mava。

git clone https://github.com/instadeepai/mava.git
cd mava
pip install -e .

快速启动

要开始训练你的第一个 Mava 系统，只需运行以下命令：

python mava/systems/ff_ippo.py

Mava 使用 Hydra 进行配置管理。要查看默认系统配置，请查看 mava/configs/ 目录。你可以通过终端动态覆盖配置。例如，要在 LBF 环境中运行系统，可以按如下方式调整代码：

python mava/systems/ff_ippo.py env=lbf

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

Mava 支持多种环境，包括 Jumanji 的 Robotic Warehouse 和 Level-Based Foraging。以下是一些应用案例：

• Robotic Warehouse: 使用 Mava 的 feedforward MAPPO 系统在 tiny-2ag、tiny-4ag 和 small-4ag RWARE 任务中进行训练。
• Level-Based Foraging: 使用 Mava 的 recurrent MAPPO 系统在 2s-8x8-2p-2f-coop 和 15x15-4p-3fz Level-Based Foraging 任务中进行评估。

最佳实践

• 使用 JAX 加速: Mava 充分利用 JAX 的 pmap 和 vmap 功能，建议在支持 JAX 的硬件上运行以获得最佳性能。
• 配置管理: 使用 Hydra 进行配置管理，可以通过终端动态调整配置，方便实验和调试。

4. 典型生态项目

Mava 作为一个研究友好的代码库，与多个生态项目兼容和集成：

• Jumanji: 一个 JAX 环境库，提供了多种环境，如 Robotic Warehouse 和 Level-Based Foraging，与 Mava 无缝集成。
• MARL-eval: 一个用于多智能体强化学习实验评估的库，Mava 支持将日志记录到 json 文件，方便使用 MARL-eval 进行下游实验绘图和聚合。

通过这些生态项目的集成，Mava 提供了完整的 MARL 研究工具链，帮助研究人员和从业者快速迭代和验证想法。

【免费下载链接】Mava 🦁 A research-friendly codebase for fast experimentation of multi-agent reinforcement learning in JAX 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/Mava