【强化学习】Ray RLlib框架

原创 已于 2025-07-23 11:26:19 修改 · 1.1k 阅读 · 14 ·
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#python #机器学习 #人工智能

于 2025-01-17 13:53:01 首次发布

目录

一、Ray框架简介

二、RLlib框架简介

三、Ray RLlib框架的优势

四、Ray RLlib框架的学习建议

五、Ray RLlib框架的使用示例

5.1 安装Ray RLlib

3.2 创建一个简单的环境

3.3 配置训练参数并开始训练

六、调试和优化

七、资源和社区

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RayRLlib：可扩展的分布式强化学习
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
06-05 428
RayRLlib：可扩展的分布式强化学习 1.背景介绍 随着人工智能技术的不断发展,强化学习(Reinforcement Learning,RL)作为一种重要的机器学习范式,在诸多领域得到了广泛应用。强化学习旨在训练一个智能体(Agent)通过与环境(Environment)的交互来
Ray RLlib 分布式强化学习实战：企业级智能 Agent 架构与训练部署全流程解析
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
05-03 678
Ray RLlib 是目前主流的分布式强化学习训练框架之一，具备高性能的并行训练能力与丰富的算法支持，广泛应用于智能体系统的工业级落地实践中。本文围绕 RLlib 的核心架构、分布式执行模型、策略配置方式、环境注册机制及调度训练流程，系统解析其在智能 Agent 系统中的应用路径。通过实际案例，展示如何构建多环境并发、异构任务并训、策略参数共享、在线推理部署等完整闭环。文章结合企业级需求，从工程角度剖析 RLlib 在训练性能、策略泛化与系统集成方面的优势与实现细节，为构建可扩展、可维护、可部署的智能体学习
【强化学习】RLlib框架
大雨的博客
01-21 1206
        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项目RLlib核心概念解析：从算法到环境的完整指南
最新发布
gitblog_00202的博客
05-30 294
Ray项目RLlib核心概念解析：从算法到环境的完整指南 概述 Ray RLlib是一个开源的强化学习库，它提供了一套完整的工具集用于构建、训练和部署强化学习模型。本文将深入解析RLlib的核心概念架构，帮助开发者理解其内部工作机制。 RLlib整体架构 RLlib的核心架构围绕几个关键组件构建： Algorithm类：作为整个系统的运行时引擎 AlgorithmConfig类：负责算法配置管理...
Ray强化学习分布式框架及RLlib
如雨繁辰‘s blog
04-09 8471
最近阅读了 Ray: A Distributed Framework for Emerging AI Applications RLlib: Abstractions for Distributed Reinforcement Learning 两篇文章，然而发现对应的博客解读还是比较少，所以简单总结下这两篇文章。 首先这是一个开源项目，相关的文档已经可以轻松在网上获得。分布式框架 ...
【亲测免费】 Ray RLlib教程：深入理解强化学习
gitblog_00344的博客
01-08 504
Ray RLlib教程：深入理解强化学习 1. 项目基础介绍与编程语言 本项目是一个开源的强化学习教程，名为“Ray RLlib教程”，旨在帮助Python开发者快速上手并掌握使用Ray的RLlib库。该库提供了高度可扩展的强化学习算法和框架，适用于构建和训练复杂的强化学习模型。项目主要使用Python编程语言，并支持TensorFlow和PyTorch框架。 2. 项目的核心功能 项目的核心功能...
强化学习系列文章(二十九)：使用Ray框架加速进化算法的训练
hhy_csdn的博客
05-11 1725
强化学习系列文章(二十九)：使用Ray框架加速进化算法的训练 接第二十八篇笔记，在处理大规模问题时，一方面计算每个个体的fitness value需要很大算力，相应耽误较多时间，另一方面大规模种群的优化计算也是耗时费力的。万幸有人帮我们开发了Python并行加速框架Ray，入门简单，省时省力，提速明显。 Ray框架的介绍在下面的链接。 Modern Parallel and Distributed Python: A Quick Tutorial on Ray Ray安装 pip install pytes
伯克利开源工具库RLib现已支持大规模多智能体强化学习
测试0901-1
04-01 974
AI前线导读：近日，UC伯克利的研究团队RISELab在其Github的项目Ray Rlib 0.6.0中添加了面向多智能体强化学习（multi-agent Reinforcement Learning）的支持。本文由团队成员Eric Liang首发于RISELab团队主页，AI前线翻译整理。本文主要是关于多智能体强化学习的简明教程，以及在RLib中的设计思路。\n为什么要使用多智能体强化学习？\...
ray.rllib-入门实践-13：自定义多智能体强化学习
wzg2016的博客
01-25 1396
需要继承自reset 函数和step函数接口需要与下面保持严格一致。每一个输出都变成了 key:value 字典。import ray## 1. 定义多智能体环境## 初始化智能体ID列表## 定义每个智能体的动作空间， 这里默认多个智能体的动作空间一样## 定义每个智能体的观测空间， 这里默认多个智能体的观测空间一样# 简单打印环境状态pass## 初始化智能体数量## 初始化智能体ID列表## 定义每个智能体的动作空间， 这里默认多个智能体的动作空间一样。
大数据Spark技术分享 使用Ray RLlib在分布式强化学习中启用组合 共41页.pdf
07-18
本文档通过详细介绍Ray框架的特点及其在强化学习领域的应用，展示了如何利用Ray RLlib来优化分布式强化学习的训练过程。通过结合Spark技术对大数据进行处理，可以进一步提升学习系统的性能和灵活性。对于从事大数据...
使用RAY框架实现强化学习的实践指南
weixin_31715353的博客
04-30 1045
Ray框架最初由加州大学伯克利分校的RISE实验室开发，用于快速构建并行和分布式应用程序。它支持多种编程语言，但特别针对Python进行了优化，尤其适用于深度学习和强化学习的研究和应用。Actor模型是一种并发计算模型，由Carl Hewitt首次提出。它为并发系统设计提供了一种高层次的方法，特别是在处理分布式系统和多核处理器时。Actor模型中的每一个Actor都是一个独立的实体，具有自己的状态和行为，只能通过消息传递与其他Actor进行交互。
rlwray：使用RAY进行强化学习
02-17
用RAY进行强化学习 同步软演员评论家
深度强化学习框架Ray|RLLib|Tune学习笔记
SL_World的博客
04-19 7710
文章目录0 Ray深度强化学习框架概述1 Ray使用场景—多进程2 Ray使用场景—进程间通信3 Tune使用场景—调参4 RLLib使用场景—RL算法5 Ray、Tune和RLLib关系6 Ray系统架构（实现多进程和跨节点通信）6.1 Ray系统架构—概述6.2 Ray系统架构—内存管理7 Tune系统架构（实验资源分配+调参）8 RLLib系统架构（Trainer、Policy和Agent）8.1 Policy实现功能8.2 Trainer实现功能参考文献 0 Ray深度强化学习框架概述 Ray—
learning ray之ray强化学习/超参调优和数据处理
zhaojiew的学习笔记
05-09 1480
当然，Ray还提供了更高级的库，比如RLLib，它提供了更丰富的强化学习算法和模型，可以处理更复杂的场景。这个类包含了游戏的关键信息：寻觅者的当前位置seeker，目标的位置goal，以及寻觅者可以执行的动作空间action_space和它能观察到的状态空间observation_space。这个过程会涉及到智能体的移动、状态的观察、奖励的获取，以及最终的决策。Simulation类的rollout方法就是实现这个过程的，它会跟踪游戏状态，执行策略动作，收集经验，并在游戏结束时返回所有经验。
【强化学习】基于 Ray 的强化学习分布式训练
songxia928_928的博客
01-22 1173
在一些复杂任务中，RLlib 的默认训练器可能无法满足需求。Ray 支持自定义分布式架构，我们可以通过ray.remote分布式环境采样器for _ in range(100): # 限制每次 episode 最大步数if done:break集中式学习器# 使用采样数据更新策略分布式训练架构# 启动多个采样器# 启动集中式学习器# 分布式训练Ray 强大的分布式计算能力为强化学习的高效训练提供了极大的便利。通过简单的 API，开发者可以轻松构建从单机到集群的分布式训练架构。
Ray 分布式强化学习训练方案：DPO/PPO 实现
AI天才研究院
04-15 371
Ray 是一个分布式计算框架，特别适合于强化学习等需要大规模并行计算的场景。在实现 DPO (Direct Preference Optimization) 和 PPO (Proximal Policy Optimization) 这两种强化学习算法时，Ray 提供了显著优势。Ray的分布式架构为DPO和PPO这类计算密集型强化学习算法提供了理想的执行环境，特别适合大规模语言模型和复杂决策系统的训练。创建分布式 Worker。
Ray - 面向增强学习场景的分布式计算框架
热门推荐
colorant的专栏
05-23 1万+
如果关注这个领域的同学可能知道，Ray其实在去年就已经在开源社区正式发布了，只不过后来就一直没有什么太大动静，前段时间也是因为机缘巧合，我又回头学习了解了一下，顺便总结如下：Ray是什么？Ray 是RISELab实验室（前身也就是开发Spark/Mesos等的AMPLab实验室）针对机器学习领域开发的一种新的分布式计算框架。按照官方的定义：“Ray is a flexible, high-perf...
【ray】【RLlib】【Algorithms 算法】
wq6qeg88的博客
03-11 761
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。
Ray|RLLib|Tune学习笔记
hooksten的博客
03-11 338
Ray是一个分布式计算框架，提供了多进程通信和集群管理的功能，能够高效地利用多核CPU和多台机器的计算资源。Tune是基于Ray的超参数优化库，用于管理多个实验的运行和资源分配。RLLib是基于Ray和Tune的强化学习库，提供了多种强化学习算法的实现，并支持分布式训练。
分布式强化学习框架Ray
03-17
### 分布式强化学习框架 Ray 的使用教程及案例 #### 什么是 Ray？ Ray 是一种开源的分布式计算框架，旨在简化大规模应用开发中的复杂性。它提供了灵活的任务并行化能力以及高效的资源管理功能[^2]。 #### Ray 生态系统的组成部分 Ray 的生态系统包含多个子项目，这些项目针对不同的应用场景进行了优化： - **Ray Serve**: 提供了一种简单的方式来构建和部署机器学习模型服务。 - **Ray Tune**: 支持超参数调优，帮助用户找到最佳配置以提升模型性能。 - **Ray RLlib**: 这是一个专注于强化学习的库，支持多种算法（如 DQN、A3C 和 PPO），并且能够轻松集成到各种环境中。 #### 如何使用 Ray 实现分布式强化学习？ 为了加速游戏 AI 训练过程，可以通过以下方式利用 Ray 及其组件来设置一个分布式的强化学习环境： 1. **选择合适的算法** 首先要决定使用的具体强化学习方法。例如，在处理像 CartPole 这样的经典控制问题时，可以选择深度 Q 学习 (Deep Q-Networks, DQN)[^4]。 2. **定义实验配置** 接下来需要指定训练过程中涉及的各种参数，比如神经网络结构、奖励函数形式等。这一步通常借助于 `ray.tune` 来完成自动化调整工作流的设计。 3. **启动训练程序** 利用 Ray 的内置 API 或者自定义脚本编写完整的端到端解决方案。下面给出一段基于 Python 编写的伪代码作为参考实例: ```python import ray from ray import tune from ray.rllib.agents.dqn import DQNAgent if __name__ == "__main__": # 初始化 Ray 系统 ray.init() config = { "env": "CartPole-v0", "framework": "torch", "num_workers": 8, "train_batch_size": 4096, "lr": 5e-4, "gamma": 0.99, "n_step": 3, "target_network_update_freq": 500, "buffer_size": 50000, "exploration_final_eps": 0.01, "learning_starts": 1000, } stop = {"training_iteration": 20} results = tune.run( DQNAgent, name="dqn_cartpole", stop=stop, config=config, verbose=1) best_trial = results.get_best_trial("episode_reward_mean", mode="max") print(f"Best trial final reward: {best_trial.last_result['episode_reward_mean']}") ``` 上述代码片段展示了如何通过 Ray 设置一个基本的 DQN 模型来进行 CartPole 游戏的学习任务。这里设置了八个工作者线程 (`num_workers`) 并指定了其他重要选项以便更好地适应目标领域特性。 #### 总结 综上所述，Ray 不仅提供了一个强大的平台用于执行复杂的科学运算需求，还特别适合解决那些依赖大量迭代更新操作才能收敛的问题域——典型代表就是现代人工智能研究方向之一的强化学习技术。凭借其卓越的表现力与易用性的完美平衡，使得即使是初学者也能快速掌握并投入到实际项目的实践中去[^3]。
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