RLlib: Scalable Reinforcement Learning

最新推荐文章于 2025-06-04 10:29:10 发布
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分类专栏： 学习 文章标签： RLlib ray
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RLlib是一个开源库，专注于强化学习，提供高可伸缩性、统一的API，支持多种算法和环境。它依赖于Ray，并涵盖了从训练API、环境、模型和预处理器到离线数据处理的各个领域。用户可以定制环境、算法，以及利用离线数据进行学习。RLlib还支持多智能体和层次结构，以及与外部代理的接口。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

RLlib是一个用于增强学习的开源库，它为各种应用程序提供了高可伸缩性和统一的API。

在这里插入图片描述

首先，查看自定义env示例和API文档。如果您希望使用RLlib开发自定义算法，请查看概念和自定义算法

安装

RLlib是依赖于ray的。首先，您需要安装PyTorch或TensorFlow。然后，安装RLlib模块（此处默认安装tensorflow）:

pip install tensorflow  # or tensorflow-gpu
pip install ray[rllib]  # also recommended: ray[debug]

个人建议直接安装ray：pip install ray
也可以克隆ray repo 方便看具体的实现脚本。

git clone https://github.com/ray-project/ray
cd ray/python/ray/rllib

一. 训练的API

  1. 命令行（Command-line）
  2. 配置信息（Configuration）
  3. Python API
  4. Debugging
  5. REST API

二. 环境（Environments）

  1. RLlib 的环境概述
  2. OpenAI Gym
  3. Vectorized
  4. Multi-Agent and Hierarchical
  5. Interfacing with External
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