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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
ElegantRL 集成了多 种无模型深度强化学习算法:
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。
ElegantRL 提供了丰富的教程和演示,帮助用户快速上手和实践:
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。
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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