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ElegantRL

ElegantRL

云原生高效的大规模并行深度强化学习框架，支持弹性扩展

ElegantRL是一个云原生的大规模并行深度强化学习框架，支持多种DRL算法和多代理环境。其核心代码少于1000行，具备轻量、高效和弹性特点。通过微服务架构和容器化，支持大规模计算节点扩展，并自动分配云端资源。相比Ray RLlib和Stable Baselines 3，ElegantRL在单GPU、多GPU和云平台测试中更稳定高效。广泛应用于RLSolver、FinRL等项目，并支持Isaac Gym等模拟器。

ElegantRL深度强化学习并行计算DRL算法云原生Github开源项目
GitHub文档

ElegantRL 项目介绍

项目概述

ElegantRL，也被称为“小雅”，是一款高效且大规模可扩展的深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，简称DRL）框架。其灵感来源于《诗经·小雅·鹤鸣》，寓意着用他山之石来攻玉。ElegantRL 专为需要大规模计算能力的用户和开发者设计，具备多种技术优势和应用潜力。

项目特点

  1. 云原生设计：依托微服务架构和容器化技术，ElegantRL 符合云原生的设计理念，支持云平台上灵活部署，能够使用例如 DGX SuperPOD 等高性能平台来扩展至成百上千个计算节点。

  2. 可扩展性：借助 DRL 算法的并行特性，ElegantRL 可以灵活横向扩展，并充分利用云平台的并行计算能力。

  3. 弹性资源分配：支持在云上的自动化弹性资源分配，能够根据需要动态调整计算资源。

  4. 轻量级：核心代码行数少于1000行，这使得 ElegantRL 在实现复杂功能的同时保持了简洁，可在 Elegantrl_Helloworld 中查看。

  5. 高效性和稳定性：实验表明，无论是在单GPU、多GPU亦或是GPU云上，ElegantRL 的效率要高于其他工具如 Ray RLlib。同时，通过加入哈密顿项和其他方法，提升了算法的稳定性，在多种测试中表现优越于 Stable Baselines 3。

  6. 实际应用广泛：已经在多个项目中应用，包括 RLSolver、FinRL 以及 FinRL-Meta 等，适用于各种模拟需求。

  7. 大规模并行模拟：提供多种高效模拟器，包括 Isaac Gym、OpenAI Gym、MuJoCo、PyBullet 和 FinRL，以支持不同的基准测试需求。

支持的算法和模拟器

ElegantRL 集成了多种无模型深度强化学习算法：

  • 单智能体连续动作环境：支持 DDPG、TD3、SAC、PPO、REDQ。
  • 单智能体离散动作环境：支持 DQN、Double DQN、D3QN。
  • 多智能体环境：支持 QMIX、VDN、MADDPG、MAPPO、MATD3。

此外，其支持的高效模拟器包括 Isaac Gym（用于大规模并行模拟）以及各种基准测试库，如 OpenAI Gym、MuJoCo 和 PyBullet。

详细教程与实验演示

ElegantRL 提供了丰富的教程和演示，帮助用户快速上手和实践：

  • ElegantRL-Helloworld：为初学者提供的简易入门教程，可以通过该教程按顺序学习 DQN、DDPG 到 PPO 算法。
  • 各类在实验基础上的演示，展示了 ElegantRL 在性能和稳定性方面的优势。

文件结构和开发贡献

ElegantRL 采用了模块化的文件结构，包含算法、网络架构、环境、训练计划等多个模块。这种结构不仅提升了代码的可维护性和扩展性，同时也为开发和贡献提供了便利。现有贡献者需要注意，所有提交的代码需保证通过已有的单元测试。

结语

ElegantRL 是一项集创新算法、稳定性能和优秀扩展性于一体的深度强化学习框架，对于需要高效解决复杂强化学习问题的开发者而言，它提供了一个强大的工具和平台，且其轻量级的设计也对学习和应用非常友好。

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