RLlib: Scalable Reinforcement Learning

最新推荐文章于 2025-06-04 10:29:10 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-04 10:29:10 发布 · 1.4k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#RLlib #ray

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
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
RLlib：可扩展的强化学习库
AI天才研究院
04-29 368
1. 背景介绍 1.1 强化学习概述 强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 作为机器学习的一个重要分支，专注于训练智能体 (Agent) 通过与环境的交互学习最优策略。智能体通过不断尝试并从奖励 (Reward) 或惩罚 (Penalty) 中学习，最终目标是最大化长期累积
在线学习的深度强化学习——Online Reinforcement Learning for Learning
AI天才研究院
09-01 3391
在人工智能和机器学习领域，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）已经成为一个备受关注的研究方向。传统的强化学习方法在处理高维状态空间和复杂决策问题时往往力不从心，而深度强化学习通过结合深度学习的强大表示能力，极大地扩展了强化学习的应用范围。然而，在实际应用中，我们常常面临着动态变化的环境和持续输入的数据流，这就要求学习算法能够实时地适应新的情况，不断调整和优化决策策略。在线学习（Online Learning）作为机器学习的一个重要分支，专门解决在。
RLlib简介：一个可组合和可扩展的强化学习计算库
OReillyData
03-19 3809
编者注：更多使用强化学习构建人工智能应用的内容请关注2018年4月10-13日人工智能北京大会。在之前的文章中，我概述了强化学习（RL）在工业中的新兴应用。我首先列举了任何想要应用RL的人面临的挑战，包括对大量数据的需求，以及复制研究结果的难度以及派生出关键任务应用所需的错误估计。就算如此，RL在某些领域的成功一直是媒体广泛报道的主题。这引起了人们的兴趣，公司正在开始探讨我在之前的文章中描述的一些
Ray项目性能优化指南：从基础调优到高级诊断
gitblog_00075的博客
05-30 447
Ray项目性能优化指南：从基础调优到高级诊断 性能优化基础：为什么Ray应用没有加速？ 当您使用Ray框架运行分布式应用时，可能会遇到性能不如预期的情况，甚至比串行版本更慢。以下是常见原因及解决方案： 1. 核心资源问题排查 CPU核心数量检查： Ray默认使用psutil.cpu_count()获取CPU核心数 实际加速比不应超过可用CPU核心数（如4核机器最多4倍加速） 使用以下代码检查物理...
【强化学习】RLlib框架
大雨的博客
01-21 1222
        RLlib建立在Ray的并行框架下，拥有高集成度及高自由度。Ray是一个用于构建和运行分布式应用程序的快速而简单的框架，它允许终端用户并行化单个机器代码，几乎不需要更改代码。RLlib为强化学习任务提供了高效的解决方案，并支持多种深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。
【ray】【RLlib】【Algorithms 算法】
wq6qeg88的博客
03-11 783
0.0对应于均匀概率。training（*，vtrace：bool| None =，use_critic：bool| None =，use_gae：bool| None =，lambda_：float| None =，clip_param：float| None =，use_kl_loss：bool|无=，kl_coeff：浮点|无=，kl_target：float|无=，τ：浮点|None =，target_update_frequency：int|无=，**kwargs）→ APPOConfig。
RLilib 训练API
weixin_43255962的博客
06-11 2127
1. 入门指南（命令行） 在高层次上，RLlib提供了一个训练器（Trainer）类，其中包含环境交互策略。通过trainer接口，可以对策略进行训练、检查或计算操作。在多智能体训练中，训练器同时管理多个策略的查询和优化。 你可以用以下命令训练一个简单的DQN训练器: rllib train --run DQN --env CartPole-v0 默认情况下，结果将被记录到~/ray_resu...
Ray和RLlib用于快速并行强化学习
TensorFlowNews
07-15 4340
作者|Christian Hubbs 编译|VK 来源|Towards Data Science Ray不仅仅是一个用于多处理的库，Ray的真正力量来自于RLlib和Tune库，它们利用了强化学习的这种能力。它使你能够将训练扩展到大型分布式服务器，或者利用并行化特性来更有效地使用你自己的笔记本电脑进行训练。 我们展示了如何使用Ray和RLlib在OpenAI Gym上构建一个自定义的强化学习环境。 一个RLlib教程 一旦你用pip install ray[rllib]安装了Ray和RLlib，你就可以用命
A Guide Resource for Deep Reinforcement Learning
AI拉呱，专注于人工智与网络安全方面的研究，关注一起学习。
12-24 919
A Guide Resource for Deep Reinforcement Learning 1. About this work: This deep intensive learning database was initiated by the 【 Deep Reinforcement Learning Laboratory(DeepRL-Lab) 】and was jointly c...
前沿RL算法：PPO、GRPO、DAPO的优化策略
最新发布
AI天才研究院
06-04 500
本文旨在为读者提供对PPO、GRPO和DAPO这三种前沿强化学习算法的全面理解。我们将重点分析它们的优化策略、实现细节以及在实际问题中的应用表现。讨论范围涵盖算法理论基础、数学推导、Python实现以及性能比较等方面。文章首先介绍三种算法的背景和基本概念，然后深入探讨它们的核心原理和优化策略。接着提供详细的数学推导和代码实现，最后讨论实际应用和未来发展方向。强化学习(RL)：一种通过与环境交互学习最优行为的机器学习范式策略(Policy)：智能体在给定状态下选择动作的规则。
ray框架训练阶段和 Serve 阶段对比
天道酬勤
06-14 1221
在 Ray 中，训练和 Serve 阶段的机器配置各有侧重。训练阶段需要强大的计算资源来处理环境交互和模型更新，特别是当算法和环境复杂时。Serve 阶段则需要高效地处理推理请求，确保低延迟和高可用性。根据任务的规模和复杂性，合理配置计算资源可以提高系统的整体性能和响应能力。
rllib-integration：RLLib和CARLA的集成
02-09
RLlib集成带来了库与之间的支持，从而可以轻松地将CARLA环境用于训练和推理目的。 设置卡拉 由于CARLA是ray将使用的环境，因此第一步是对其进行设置。 为此，必须安装打包版本（请参阅所有。此集成已使用CARLA 0.9.11完成，因此建议使用该版本。尽管其他版本可能兼容，但尚未兼容。经过全面测试，因此您可以自行决定进行操作。此外，为了知道此打包文件的位置，请将CARLA_ROOT环境变量设置为包含它的文件夹。 项目组织 该存储库的组织如下： aws具有在AWS实例中运行此文件所需的文件。 具体来说， aws_helper.py提供了一些简化EC2实例管理的功能，包括它们的创建以及检索和发送数据。 检查下一部分以显示如何使用它 rllib_integration包含用于设置CARLA服务器，客户端以及培训和测试实验的所有基础结构。 重要的是要注意， base_experiment
RLlib
weixin_43742643的博客
11-10 1609
framework 默认使用 tf1 # tf: TensorFlow (static-graph) # tf2: TensorFlow 2.x (eager) # tfe: TensorFlow eager # torch: PyTorch --config='{"framework": "tf"}' --config='{"framework": "tf2"}' # Enable tracing in eager mode. This greatly improves performance, but
[ICML 2018] RLlib: Abstractions for Distributed Reinforcement Learning
weixin_43742643的博客
11-07 340
https://arxiv.org/abs/1712.09381 Introduction many of the challenges in reinforcement learning stem from the need to scale learning and simulation while also integrating a rapidly increasing range of algorithms and models. many of the frameworks used by th
RLlib学习
upr_rom的博客
06-14 1587
rllib学习 + tune 调整RL参数
RLlib简介
方小汪的博客
04-01 8055
参考： https://ray.readthedocs.io/en/latest/rllib.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/79613212 文章目录1. RLlib: 可扩展强化学习1.1. custom env example1.2. API documentation1.3. concepts and custom algorithms2. 一分钟熟悉R...
RLlib一：RLlib入门
Kiek17的博客
11-13 3464
强化学习库，RLlib入门
RLlib三：环境
Kiek17的博客
11-14 1028
RLlib适用于几种不同类型的环境，包括Farama-Foundation Gymnasium、用户定义、多智能体环境以及批处理环境。并非所有环境都适用于所有算法。查看算法概述以获取更多信息。
演员评论家算法
yy031的博客
10-21 762
import gym, os from itertools import count import paddle import paddle.nn as nn import paddle.optimizer as optim import paddle.nn.functional as F from paddle.distribution import Categorical #实施网络 device = paddle.get_device() env = gym.make("CartPole-v0")
edX UC Berkeley课程解决方案：Scalable Machine Learning
资源摘要信息: "Scalable Machine Learning: 我为edX UC Berkeley课程提供的解决方案" 在当前数据科学和人工智能领域，机器学习模型的扩展性是实现高效、大规模数据处理的核心挑战之一。edX UC Berkeley的课程...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值