Ray 2.10.0 ha presentado la etapa alfa de la "nueva pila de API" de RLlib, una biblioteca de código abierto para el aprendizaje por refuerzo. Soporta cargas de trabajo altamente distribuidas en producción, con APIs unificadas y sencillas para diversas aplicaciones industriales. Cuenta con características como aprendizaje distribuido, multi-agente, soporte para simuladores externos y aprendizaje offline. Para utilizar RLlib, se deben instalar TensorFlow o PyTorch y "ray[rllib]". Se proporciona un ejemplo de uso de un algoritmo PPO en el dominio Taxi. RLlib destaca por su escalabilidad y flexibilidad en comparación con otras bibliotecas, soporta varios algoritmos y es adecuado para principiantes. Es una herramienta poderosa para el aprendizaje por refuerzo, ideal para aplicaciones industriales. Más información en .
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Descubre RLlib, la biblioteca de aprendizaje por refuerzo de Ray, ideal para aplicaciones industriales y entornos multi-agente.
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