RLlib: Aprendizado por Reforço de Nível Industrial

Introdução ao RLlib

O RLlib é uma biblioteca de código aberto para aprendizado por reforço (RL), projetada para oferecer suporte a cargas de trabalho de RL altamente distribuídas e de nível de produção, mantendo APIs unificadas e simples para uma ampla variedade de aplicações industriais. Se você deseja treinar seus agentes em uma configuração multiagente, puramente a partir de conjuntos de dados offline (históricos) ou usando simuladores conectados externamente, o RLlib oferece uma solução simples para cada uma de suas necessidades de tomada de decisão.

Principais Funcionalidades

1. Aprendizado Distribuído

Os algoritmos do RLlib permitem que você configure o parâmetro num_env_runners, possibilitando que suas cargas de trabalho sejam executadas em centenas de CPUs/nós, acelerando o aprendizado.

2. Multi-agente RL (MARL)

Transforme seus ambientes personalizados em um ambiente multiagente com alguns passos simples e comece a treinar seus agentes de várias maneiras:

• Cooperativo com políticas e/ou funções de valor compartilhadas ou separadas.
• Cenários adversariais usando auto-jogo e treinamento baseado em ligas.
• Aprendizado independente de agentes neutros/coexistentes.

3. Simuladores Externos

Se você não possui sua simulação rodando como um gym.Env em Python, não se preocupe! O RLlib suporta uma API de ambiente externo e vem com uma configuração de cliente/servidor plugável que permite executar centenas de simuladores independentes conectados a um servidor central do RLlib.

4. Aprendizado Offline e Imitativo

Se você não tem um simulador para seu problema específico, mas possui muitos dados históricos gravados por um sistema legado, o RLlib oferece vários algoritmos de RL offline, permitindo que você clone comportamentos existentes ou aprenda a melhorá-los.

Exemplo de Uso

Para começar a usar o RLlib, você pode instalar as dependências necessárias:

pip install "ray[rllib]" tensorflow torch
depending on your needs.

Aqui está um exemplo de como executar um algoritmo PPO no domínio 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()

Conclusão

O RLlib é uma ferramenta poderosa para quem deseja implementar aprendizado por reforço em suas aplicações. Com suporte para ambientes multiagente, aprendizado offline e uma API simples, ele se destaca como uma solução de nível industrial. Para mais informações e exemplos, consulte a .

Chamada à Ação

Experimente o RLlib hoje mesmo e leve suas aplicações de aprendizado por reforço para o próximo nível!