RL 에이전트 훈련에는 고성능 병렬 환경과 효율적인 알고리즘이 필요합니다. PufferLib는 벡터화, 공유 메모리 버퍼, 다중 에이전트 지원을 통해 최적화된 PPO+LSTM 훈련을 제공하며 2-10배의 속도 향상을 달성합니다.
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"pufferlib" 사용 중입니다. pufferlib로 CartPole에서 PPO 훈련
예상 결과:
- 환경: 256개의 병렬 환경이 있는 gym-CartPole-v1
- 정책: layer_init이 있는 2층 MLP (256개 히든 유닛)
- 훈련: 10,000회 반복, 배치 크기 32768
- 체크포인트: checkpoints/checkpoint_1000.pt에 저장
- 최종 처리량: GPU에서 초당 120만 스텝
"pufferlib" 사용 중입니다. 다중 에이전트 환경 생성
예상 결과:
- 다중 에이전트 설정: 협력 탐색 작업에서 4개 에이전트
- 관찰 공간: 위치, 목표 및 다른 에이전트 위치를 포함하는 Dict
- 동작 공간: 5개의 이산 동작 (4방향 + 멈춤)
- 효율적인 학습을 위한 공유 정책 백본
- 초당 80만 스텝에서 PuffeRL로 훈련
보안 감사
안전All 331 static findings are FALSE POSITIVES. This is a legitimate open-source reinforcement learning library. The static analyzer incorrectly flagged bash command examples in markdown documentation (SKILL.md, references/*.md) as dangerous backtick execution. No actual command injection, credential exfiltration, or malicious patterns exist in the codebase. Verified via grep - no hashlib, subprocess, or actual dangerous execution patterns found.
위험 요인
품질 점수
만들 수 있는 것
빠른 벤치마킹
초당 수백만 스텝의 처리량으로 Ocean 환경에서 새로운 알고리즘을 빠르게 벤치마킹
게임 환경 훈련
최적화된 벡터화와 효율적인 PPO를 통해 Atari, Procgen 또는 NetHack에서 에이전트 훈련
협력적 에이전트 팀
PettingZoo 통합 및 공유 정책 옵션으로 다중 에이전트 시스템 구축 및 훈련
이 프롬프트를 사용해 보세요
pufferlib를 사용하여 256개의 병렬 환경으로 procgen-coinrun 환경에서 PPO 에이전트를 훈련하세요. 훈련 루프와 체크포인트 저장 방법을 보여주세요.
4개의 이산 동작을 사용하는 그리드 월드 작업에 대한 맞춤 PufferEnv를 만들어주세요. reset, step 및 관찰 공간 정의를 보여주세요.
pufferlib를 사용하여 PettingZoo 환경에서 여러 에이전트를 훈련하세요. dict 관찰과 공유 정책을 처리하는 방법을 보여주세요.
최대 처리량을 위해 pufferlib 훈련 설정을 최적화하세요. 4개 GPU에 어떤 벡터화 설정과 하이퍼파라미터를 사용해야 합니까?
모범 사례
- 맞춤 환경을 구축하기 전에 Ocean 환경이나 Gymnasium 통합으로 시작하세요
- 확장하기 전에 초기에 초당 스텝을 프로파일링하여 병목 현상을 식별하세요
- 최대 훈련 처리량을 위해 torch.compile 및 CUDA를 사용하세요
피하기
- 대규모 훈련에 CPU 사용을 피하세요 - 충분한 VRAM이 있는 GPU를 사용하세요
- 많은 병렬 환경으로 확장하기 전에 환경 검증을 건너뛰지 마세요
- 하이퍼파라미터 하드코딩 피하기 - 재현성을 위해 CLI 인수 사용하세요