RLlibについて
RLlibは強化学習のオープンソースライブラリで、産業レベルの高分散RLワークロードをサポートし、統一されたシンプルなAPIを提供します。
Ray 2.10.0では「新しいAPIスタック」のアルファ版が導入され、古いAPIスタックが段階的に置き換えられます。
RLlibの特徴として、高分散学習で100台以上のCPU/ノードで学習を並列化して加速でき、マルチエージェントRLでカスタムgym.Envを数ステップでマルチエージェントに変換可能、外部シミュレーターをサポート、オフラインRLと模倣学習ができることが挙げられます。
基本的な使用法は、環境の設定、アルゴリズムの構築、評価の手順です。例としてTaxiドメインでPPOアルゴリズムを実行する例が示されています。
RLlibは他の強化学習ライブラリと比較して、高分散学習とマルチエージェント設定で優れた機能を提供し、より多くのカスタマイズオプションと拡張性を持っています。
RLlibはFarama FoundationのGymnasiumやPetting Zooなどのさまざまな環境をサポートし、インストールはpip install "ray[rllib]" tensorflow torchで行います。
RLlibは強化学習を実装する強力なツールで、産業用途においても有用です。
