ray.rllib入门实践-1：快速跑通

最新推荐文章于 2025-05-30 09:11:17 发布

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#rllib

环境配置：

        torch==2.5.1

        ray==2.10.0

        ray[rllib]==2.10.0

        ray[tune]==2.10.0

        ray[serve]==2.10.0

        numpy==1.23.0

        python==3.9.18

代码：

from ray.rllib.algorithms.ppo import PPOConfig
from ray.tune.logger import pretty_print

## 配置算法
algo = (
    PPOConfig()
    .rollouts(num_rollout_workers=1)
    .resources(num_gpus=0)
    .environment(env="CartPole-v1")
    .build()
)

## 训练模型. 每个 iter 里重复执行多次 episode. 直到满足条件， 比如新增采样量达到一定体量。
for i in range(3):
    result = algo.train()
    print(pretty_print(result))

## 保存模型
checkpoint_dir =