可定制算法和环境，这个开源强化学习框架火了-技术圈

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转自 | 机器之心

强化学习框架怎么选？不如自己定制一个。

强化学习（reinforcement learning，RL）是近年来最受关注的人工智能研究方向之一，在机器人、游戏等领域应用甚广。现有的强化学习框架往往无法支持高效、定制化的训练场景的问题。

近日，GitHub 上一个名为 JORLDY 的开源、可定制强化学习（RL）框架引发关注。

项目地址：https://github.com/kakaoenterprise/JORLDY

JORLDY 的主要优点是提供多种分布式强化学习算法，并且易于定制。由于 JORLDY 目前还是 beta 版本，与现有框架相比存在一些不足。

开发团队表示未来将继续提高 JORLDY 的可用性。此外，他们还计划添加新的强化学习环境和算法，例如基于模型的强化学习、多智能体强化学习和元强化学习。

该开源 RL 框架具有以下特性：

提供 20 + 种强化学习算法和多种强化学习环境；
算法和环境可定制；
可以添加新的算法和环境；
使用 ray 提供分布式 RL 算法；
算法的基准测试是在许多 RL 环境中进行的。

分布式架构

为了实现分布式强化学习，该项目使用 ray（允许参与者并行交互）和多进程，支持单个参与者（actor）训练、同步分布式训练和异步分布式训练。

单个参与者训练

单个参与者训练脚本中包含主进程和管理进程。在主进程中，单个智能体与环境交互以收集转移（transition）数据，并借助这些数据训练网络。在管理进程中，使用最新的网络进行评估得到一个分数，并在主进程中记录这个分数和训练结果。训练流程如下图所示：

同步分布式训练

同步分布式训练脚本和单个参与者训练脚本类似，也是包含主进程和管理进程。在主进程中，多个参与者同时并行交互以收集转移数据，并借助这些数据训练模型。在管理进程中，用最新的模型进行评估得到一个分数，并在主进程中记录这个分数和训练结果。训练流程如下图所示：

异步分布式训练

异步分布式训练脚本中包含交互进程、主进程和管理进程。在交互进程中，多个参与者并行交互以收集转移数据。与同步分布式训练脚本不同，每个参与者都是异步交互的。更具体地说，在异步分布式训练脚本中，参与者交互时，仅为在特定时间内已完成的参与者传输数据。在主进程中借助转移数据训练模型。在管理进程中使用最新的模型进行评估得到一个分数，并在主进程中记录这个分数和训练结果。训练流程如下图所示。

安装与使用

安装代码如下：

git clone https://github.com/kakaoenterprise/JORLDY.git  cd JORLDYpip install -r requirements.txt
# linuxapt-get update apt-get -y install libgl1-mesa-glx # for opencvapt-get -y install libglib2.0-0    # for opencvapt-get -y install gifsicle        # for gif optimize

使用以下代码开始使用 JORLDY：

cd jorldy
# Examples: python [script name] --config [config path]python single_train.py --config config.dqn.cartpolepython single_train.py --config config.rainbow.atari --env.name assault
# Examples: python [script name] --config [config path] --[optional parameter key] [parameter value]python single_train.py --config config.dqn.cartpole --agent.batch_size 64python sync_distributed_train.py --config config.ppo.cartpole --train.num_workers 8

感兴趣的小伙伴快去试试吧！

参考链接：

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/qp9bra/project_jorldy_opensource_reinforcement_learning/

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