RLlib: Apprentissage par Renforcement de Niveau Industriel — Ray 2.38.0

RLlib

Découvrez RLlib, une bibliothèque open-source pour l'apprentissage par renforcement, offrant des solutions avancées et flexibles pour vos projets.

RLlib: Apprentissage par Renforcement de Niveau Industriel — Ray 2.38.0

RLlib est une bibliothèque open-source pour l'apprentissage par renforcement. Elle permet de gérer des charges de travail RL hautement distribuées et s'adapte à diverses applications industrielles. Ses fonctionnalités principales sont : l'apprentissage distribué avec des algorithmes tels que PPO et IMPALA, le MARL pour transformer des environnements gym en multi-agents, le support d'un API d'environnement externe pour les simulateurs et l'apprentissage hors ligne. Pour l'installer, on utilise certaines commandes et on peut exécuter des exemples Atari. Un exemple d'utilisation d'un algorithme PPO sur le domaine Taxi est présenté. RLlib est une solution puissante et flexible pour les chercheurs et professionnels. On peut se référer à la documentation officielle pour plus de détails et est encouragé à l'essayer.

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