PARL: 高性能分布式强化学习框架

PARL简介

PARL(PaddlePaddle Reinforcement Learning)是由百度开源的一个高性能分布式强化学习框架。它旨在为强化学习研究和应用提供灵活、高效的开发工具,帮助用户快速实现和优化各种强化学习算法。

PARL logo

核心特性

PARL具有以下几个突出特点:

可复现性强: PARL提供了多种经典强化学习算法的稳定实现,能够可靠地复现出这些算法的效果。这对于研究人员验证和比较不同算法非常有帮助。
大规模并行: 支持使用数千个CPU和多GPU进行高性能的并行训练,可以显著加速大规模强化学习任务的训练过程。
易于复用: 框架中的算法实现可以通过定义一个前向网络,直接适配到新的任务中,训练机制会自动构建。这大大提高了算法的复用效率。
易于扩展: 用户可以通过继承框架中的抽象类,快速构建新的算法。这种设计使得PARL具有很好的扩展性。

核心抽象

PARL引入了三个核心抽象概念来构建强化学习智能体:

Model: 用于构建策略网络或价值网络等前向网络,定义了给定状态输入后的网络结构。
Algorithm: 描述了如何更新Model中的参数,通常包含至少一个模型。
Agent: 作为环境和算法之间的数据桥梁,负责与外部环境交互,并在将数据输入训练过程前进行预处理。

这种抽象设计使得PARL能够灵活地支持各种强化学习算法的实现。

并行化能力

PARL提供了简洁的分布式训练API,只需添加一个装饰器,就可以将代码转换为并行版本。例如:

@parl.remote_class
class Agent(object):
    def say_hello(self):
        print("Hello World!")
    
    def sum(self, a, b):
        return a+b

parl.connect('localhost:8037')
agent = Agent()
agent.say_hello()
ans = agent.sum(1,5) # 在远程执行,不消耗本地计算资源

通过这种方式,用户可以轻松地利用外部计算资源,实现大规模并行训练。PARL的并行化设计如下图所示:

PARL并行化设计