RLlib: Aprendizaje por Refuerzo de Grado Industrial

Introducción

Ray 2.10.0 ha introducido la etapa alfa de la "nueva pila de API" de RLlib. El equipo de Ray planea realizar la transición de algoritmos, scripts de ejemplo y documentación a esta nueva base de código, reemplazando gradualmente la "vieja pila de API" en las próximas versiones menores hasta llegar a Ray 3.0.

¿Qué es RLlib?

RLlib es una biblioteca de código abierto para el aprendizaje por refuerzo (RL), que ofrece soporte para cargas de trabajo de RL altamente distribuidas a nivel de producción, manteniendo APIs unificadas y simples para una amplia variedad de aplicaciones industriales. Ya sea que desees entrenar tus agentes en un entorno multi-agente, únicamente a partir de conjuntos de datos históricos, o utilizando simuladores conectados externamente, RLlib ofrece una solución simple para cada una de tus necesidades de toma de decisiones.

Características Clave de RLlib

• Aprendizaje Distribuido: Los algoritmos de RLlib permiten configurar el parámetro num_env_runners, lo que permite que tus cargas de trabajo se ejecuten en cientos de CPUs/nodos, acelerando así el aprendizaje.
• Multi-agente: Convierte tus entornos personalizados en uno multi-agente con unos pocos pasos simples y comienza a entrenar tus agentes en diferentes escenarios.
• Simuladores Externos: Si no tienes tu simulación funcionando como un gym.Env en Python, RLlib admite una API de entorno externa y viene con una configuración de cliente/servidor que permite ejecutar cientos de simuladores independientes.
• Aprendizaje Offline: Si no tienes un simulador para tu problema particular, pero cuentas con datos históricos grabados, RLlib ofrece varios algoritmos de RL offline que te permiten aprender de esos datos.

Cómo Empezar con RLlib

Para comenzar a usar RLlib, solo necesitas seguir unos pocos pasos. No instala automáticamente un marco de aprendizaje profundo, pero admite TensorFlow y PyTorch. Asegúrate de instalar uno de ellos según tus necesidades:

pip install "ray[rllib]" tensorflow torch

Ejemplo de Uso

Aquí hay un ejemplo de cómo ejecutar un algoritmo PPO en el dominio Taxi:

from ray.rllib.algorithms.ppo import PPOConfig

config = (
    PPOConfig()
    .environment("Taxi-v3")
    .env_runners(num_env_runners=2)
    .framework("torch")
    .training(model={"fcnet_hiddens": [64, 64]})
    .evaluation(evaluation_num_env_runners=1)
)

algo = config.build()

for _ in range(5):
    print(algo.train())

algo.evaluate()

Comparación con Otros Herramientas

A diferencia de otras bibliotecas de aprendizaje por refuerzo, RLlib se destaca por su capacidad de escalar y su flexibilidad para trabajar con diferentes tipos de entornos y algoritmos. Esto lo convierte en una opción ideal para empresas que buscan implementar soluciones de aprendizaje por refuerzo en producción.

Preguntas Frecuentes

• ¿Qué tipos de algoritmos soporta RLlib? RLlib soporta una variedad de algoritmos, incluyendo PPO, DQN, y SAC, entre otros.
• ¿Es RLlib adecuado para principiantes? Sí, RLlib tiene una curva de aprendizaje accesible y una buena documentación para ayudar a los nuevos usuarios.

Conclusión

RLlib es una herramienta poderosa para el aprendizaje por refuerzo, ideal para aplicaciones industriales. Si estás buscando una solución que combine flexibilidad y escalabilidad, ¡definitivamente deberías probar RLlib! Visita Ray.io para más información y para comenzar tu viaje en el aprendizaje por refuerzo.