Ray RLlib 提供了豐富的 Python API，方便開發者以程式化的方式配置和訓練強化學習模型。利用 Python API，我們可以更精細地控制訓練過程，並整合更多客製化功能。以下將以 DQN 演算法和迷宮環境為例，說明如何使用 Python API 進行強化學習。首先，我們需要定義環境和演算法配置，接著執行訓練迴圈，最後評估訓練結果。這樣的流程可以更有效地管理和調整強化學習實驗，並方便與其他 Python 工具和庫整合。
import gym
from gym.spaces import Discrete
import ray
from ray.rllib.algorithms.dqn import DQNConfig
from ray.rllib.env.env_context import EnvContext
class GymEnvironment(gym.Env):
def __init__(self, config: EnvContext):
super().__init__()
self.action_space = Discrete(4)
self.observation_space = Discrete(10)
self.state = 0
def reset(self, *, seed=None, options=None):
self.state = 0
return self.state, {}
def step(self, action):
# 簡化迷宮邏輯，僅供示範
if action == 0: # 上
self.state = max(0, self.state - 1)
elif action == 1: # 下
self.state = min(9, self.state + 1)
elif action == 2: # 左
self.state = max(0, self.state - 3)
elif action == 3: # 右
self.state = min(9, self.state + 3)
reward = 1 if self.state == 9 else 0 # 目標狀態為 9
done = self.state == 9
return self.state, reward, done, {}
ray.init()
config = DQNConfig().environment(GymEnvironment)\
.rollouts(num_rollout_workers=2)\
.training(train_batch_size=32, lr=0.001)
algo = config.build()
for _ in range(10): # 訓練 10 個迭代
result = algo.train()
print(result)
algo.evaluate() # 評估模型
ray.shutdown()
探索和隨機行動
在強化學習中，探索和隨機行動是非常重要的。為了避免陷入次優解，我們需要在某些情況下隨機選擇行動。這就是我們引入 epsilon 引數的原因。epsilon 引數控制了我們隨機選擇行動的機率。
if explore and random.uniform(0, 1) < epsilon:
return self.action_space.sample()
在這段程式碼中，如果 explore 引數為 True，且隨機數小於 epsilon，我們就會隨機選擇一個行動。
獲取行動
現在，讓我們來看看如何獲得行動。行動是根據當前的狀態和 state_action_table 決定的。如果我們正在探索，我們就會隨機選擇一個行動。否則，我們就會選擇具有最高值的行動。
return np.argmax(self.state_action_table[state])
在這段程式碼中，我們使用 np.argmax 函式來獲得具有最高值的行動。
Simulation 類別
現在，讓我們來看看 Simulation 類別。Simulation 類別負責模擬環境和政策的互動。
class Simulation(object):
def __init__(self, env):
"""Simulates rollouts of an environment, given a policy to follow."""
self.env = env
def rollout(self, policy, render=False, explore=True, epsilon=0.1):
"""Returns experiences for a policy rollout."""
experiences = []
state = self.env.reset()
done = False
while not done:
action = policy.get_action(state, explore, epsilon)
next_state, reward, done, info = self.env.step(action)
experiences.append([state, action, reward, next_state])
state = next_state
if render:
time.sleep(0.05)
self.env.render()
return experiences
在這段程式碼中，rollout 方法模擬環境和政策的互動，直到遊戲結束。每一步，我們都會獲得一個經驗，包括當前的狀態、行動、獎勵和下一個狀態。
測試政策
現在，讓我們來測試政策。首先，我們需要建立一個政策和一個模擬。
untrained_policy = Policy(environment)
sim = Simulation(environment)
然後，我們可以呼叫 rollout 方法來模擬政策。
exp = sim.rollout(untrained_policy, render=True, epsilon=1.0)
在這段程式碼中，我們設定 epsilon 引數為 1.0，表示我們總是會隨機選擇行動。
強化學習模型訓練
強化學習（Reinforcement Learning）是一種機器學習方法，讓代理人（Agent）透過與環境（Environment）互動，學習如何做出最好的決策以達到目標。在這個章節中，我們將實作一個簡單的強化學習模型，使用 Q-Learning 演算法來訓練代理人。
Q-Learning 演算法
Q-Learning 演算法是一種模型自由的強化學習方法，使用 Q 函式（Q Function）來評估代理人在特定狀態下採取特定行動的預期回報。Q 函式可以表示為：
Q(s, a) = r + γ * max(Q(s’, a’))
其中，s 是狀態，a 是行動，r 是回報，γ 是折扣因子，s’ 是下一個狀態。
更新 Q 函式
更新 Q 函式的公式為：
Q(s, a) ← (1 - α) * Q(s, a) + α * (r + γ * max(Q(s’, a’)))
其中，α 是學習率。
實作 Q-Learning 演算法
以下是 Q-Learning 演算法的實作：
import numpy as np
class Policy:
def __init__(self, env):
self.state_action_table = np.zeros((env.num_states, env.num_actions))
def update(self, state, action, reward, next_state):
next_max = np.max(self.state_action_table[next_state])
value = self.state_action_table[state, action]
new_value = (1 - 0.1) * value + 0.1 * (reward + 0.9 * next_max)
self.state_action_table[state, action] = new_value
class Simulation:
def __init__(self, env):
self.env = env
def rollout(self, policy):
experiences = []
state = self.env.reset()
done = False
while not done:
action = policy.state_action_table[state].argmax()
next_state, reward, done = self.env.step(action)
experiences.append((state, action, reward, next_state))
state = next_state
return experiences
def train_policy(env, num_episodes=10000):
policy = Policy(env)
sim = Simulation(env)
for _ in range(num_episodes):
experiences = sim.rollout(policy)
for state, action, reward, next_state in experiences:
policy.update(state, action, reward, next_state)
return policy
訓練模型
使用以下程式碼訓練模型：
env = Environment() # 環境初始化
trained_policy = train_policy(env) # 訓練模型
訓練完成後，模型就可以用來做出決策了。
分散式強化學習應用開發
在前面的章節中，我們已經瞭解了強化學習（Reinforcement Learning, RL）的基本概念和 Q-Learning 演算法。現在，我們將要開發一個分散式的強化學習應用，利用 Ray 框架來實作分散式計算。
Q-Learning 演算法
Q-Learning 是一種常見的強化學習演算法，主要目的是學習一個最優的行動策略，以便在給定的環境中獲得最大的累積獎勵。Q-Learning 演算法的核心是更新 Q 表格，Q 表格是一個儲存了每個狀態和行動對的 Q 值的表格。
深度 Q-Learning
當狀態或行動的數量非常大時，Q 表格可能會變得非常龐大，從而導致計算效率低下。為瞭解決這個問題，我們可以使用深度神經網路來近似 Q 表格，這種方法被稱為深度 Q-Learning（Deep Q-Learning）。深度 Q-Learning 使用了一種叫做深度 Q 網路（Deep Q-Network, DQN）的神經網路來學習 Q 表格。
分散式強化學習
分散式強化學習是指使用多個計算機或計算資源來加速強化學習的計算過程。Ray 是一個流行的分散式計算框架，提供了一種簡單的方式來開發分散式應用。
Ray Actor
在 Ray 中，Actor 是一個可以獨立執行的計算單元。要將 Simulation 類別轉換為 Ray Actor，只需要新增幾行程式碼即可。
平行化訓練
要實作分散式強化學習，我們需要平行化訓練過程。這可以透過將 Simulation 類別轉換為 Ray Actor 並定義一個平行版本的 train_policy 函式來實作。
實驗結果
透過使用 Ray 框架和深度 Q-Learning 演算法，我們可以實作一個高效的分散式強化學習應用。實驗結果表明，使用分散式強化學習可以大大加速計算過程，並獲得更好的結果。
內容解密：
在這個章節中，我們瞭解瞭如何使用 Ray 框架和深度 Q-Learning 演算法來實作分散式強化學習。透過將 Simulation 類別轉換為 Ray Actor 和定義一個平行版本的 train_policy 函式，我們可以實作一個高效的分散式強化學習應用。
flowchart TD
A[Simulation] --> B[Ray Actor]
B --> C[平行化訓練]
C --> D[深度 Q-Learning]
D --> E[分散式強化學習]
圖表翻譯：
這個流程圖表明瞭如何使用 Ray 框架和深度 Q-Learning 演算法來實作分散式強化學習。首先，我們需要將 Simulation 類別轉換為 Ray Actor。然後，我們定義一個平行版本的 train_policy 函式來實作平行化訓練。最後，我們使用深度 Q-Learning 演算法來實作分散式強化學習。
平行式政策訓練
在前面的章節中，我們已經瞭解瞭如何使用 Ray 來建立一個分散式應用程式。現在，我們將實作一個平行式政策訓練的功能。
定義 SimulationActor
首先，我們需要定義一個 SimulationActor 類別，該類別將包裝我們的 Simulation 類別，並使其能夠在 Ray 的分散式環境中執行。
import ray
@ray.remote
class SimulationActor(Simulation):
"""Ray actor for a Simulation."""
def __init__(self):
env = Environment()
super().__init__(env)
這個 SimulationActor 類別非常簡單，它只是包裝了我們的 Simulation 類別，並使其能夠在 Ray 的分散式環境中執行。
定義 train_policy_parallel 函式
接下來，我們需要定義一個 train_policy_parallel 函式，該函式將負責分散式政策訓練的工作。
def train_policy_parallel(env, num_episodes=1000, num_simulations=4):
"""Parallel policy training function."""
policy = Policy(env)
simulations = [SimulationActor.remote() for _ in range(num_simulations)]
policy_ref = ray.put(policy)
for _ in range(num_episodes):
experiences = [sim.rollout.remote(policy_ref) for sim in simulations]
while len(experiences) > 0:
finished, experiences = ray.wait(experiences)
for xp in ray.get(finished):
# 更新政策
policy.update(xp)
return policy
這個 train_policy_parallel 函式的工作流程如下：
- 建立一個政策例項和多個
SimulationActor例項。 - 將政策例項放入 Ray 的物件儲存中。
- 對於每個訓練迭代，建立多個遠端 rollout 任務，並將政策例項作為引數傳遞給這些任務。
- 等待遠端 rollout 任務完成，並取得完成的任務結果。
- 將完成的任務結果用於更新政策。
- 傳回訓練好的政策。
執行 train_policy_parallel 函式
現在，我們可以執行 train_policy_parallel 函式來進行分散式政策訓練。
ray.init()
env = Environment()
policy = train_policy_parallel(env)
ray.shutdown()
這將啟動 Ray 的分散式環境，執行 train_policy_parallel 函式，並傳回訓練好的政策。
圖表翻譯：
flowchart TD
A[初始化 Ray] --> B[建立政策例項]
B --> C[建立 SimulationActor 例項]
C --> D[將政策例項放入物件儲存]
D --> E[對於每個訓練迭代]
E --> F[建立遠端 rollout 任務]
F --> G[等待遠端 rollout 任務完成]
G --> H[取得完成的任務結果]
H --> I[更新政策]
I --> J[傳回訓練好的政策]
這個圖表展示了 train_policy_parallel 函式的工作流程。
強化學習與分散式運算
在本章中，我們將探討如何使用 Ray 這個分散式運算框架來加速強化學習（Reinforcement Learning, RL）的訓練過程。強化學習是一種機器學習方法，讓代理人（Agent）透過試錯學習來達到目標。
環境設定
首先，我們需要設定一個環境（Environment），這個環境定義了代理人與其互動的規則。環境可以是一個簡單的迷宮遊戲，也可以是一個複雜的物理系統。在本例中，我們使用了一個簡單的迷宮遊戲作為示範。
代理人與政策
代理人（Agent）是環境中的角色，透過與環境互動來學習達到目標。代理人遵循一個政策（Policy），這個政策定義了代理人在不同狀態下應該採取的行動。政策可以是一個簡單的表格，也可以是一個複雜的神經網路。
Q-Learning
在本例中，我們使用了一種簡單的 Q-Learning 演算法來更新政策。Q-Learning 是一種根據表格的強化學習方法，透過試錯學習來更新表格中的值。
分散式運算
為了加速訓練過程，我們使用了 Ray 這個分散式運算框架。Ray 允許我們將訓練過程分佈到多個機器上，從而大大提高了訓練速度。
Ray 的優點
使用 Ray 的優點在於，它允許我們將訓練過程分佈到多個機器上，從而大大提高了訓練速度。同時，Ray 也提供了一個簡單的 API，讓我們可以輕鬆地將訓練過程分佈到多個機器上。
圖表翻譯：
graph LR
A[環境設定] --> B[代理人與政策]
B --> C[Q-Learning]
C --> D[分散式運算]
D --> E[Ray 的優點]
E --> F[結論]
內容解密：
在本章中，我們探討瞭如何使用 Ray 這個分散式運算框架來加速強化學習的訓練過程。首先，我們需要設定一個環境，定義了代理人與其互動的規則。然後，我們需要定義一個代理人，遵循一個政策來達到目標。政策可以是一個簡單的表格，也可以是一個複雜的神經網路。在本例中，我們使用了一種簡單的 Q-Learning 演算法來更新政策。為了加速訓練過程，我們使用了 Ray 這個分散式運算框架。Ray 允許我們將訓練過程分佈到多個機器上，從而大大提高了訓練速度。同時，Ray 也提供了一個簡單的 API，讓我們可以輕鬆地將訓練過程分佈到多個機器上。
強化學習與 Ray RLlib
在第三章中，您建立了一個強化學習（RL）環境、模擬器、RL 演算法和程式碼，以平行化演算法的訓練，全部都是從頭開始建立的。雖然知道如何做這些事情是好的，但在實踐中，您真正想要做的只有第一部分，即指定自訂環境，也就是您想要玩的「遊戲」。
大部分的努力將集中在選擇正確的演算法、設定它、找到最佳引數以及一般性地關注訓練一個表現良好的策略上。Ray RLlib 是一個用於建立大規模 RL 演算法的工業級別庫。您已經在第一章中看到了一個 RLlib 的例子，但在本章中，我們將更深入地探討它。RLlib 的優點是它是一個成熟的庫，為開發人員提供了良好的抽象。
RLlib 的概覽
在深入探討例子之前，讓我們快速地討論什麼是 RLlib 以及它能夠做什麼。作為 Ray 生態系統的一部分，RLlib 繼承了 Ray 的所有效能和可擴充套件性優點。特別是，RLlib 是分散式的，因此您可以將 RL 訓練擴充套件到任意多個節點。
另一項好處是 RLlib 緊密地與其他 Ray 庫整合。例如，任何 RLlib 演算法的超引數都可以使用 Ray Tune 進行調整，如第五章所示。您也可以使用 Ray Serve 部署您的 RLlib 模型。RLlib 支援 PyTorch 和 TensorFlow 兩種主要的深度學習框架，您可以使用任意一個作為後端，並且可以輕鬆地在它們之間切換。
使用 RLlib
要使用 RLlib，請確保您已經在電腦上安裝它：
pip install "ray[rllib]==2.2.0"
每個 RL 問題都從具有趣味的環境開始。第三章中，我們實作了一個簡單的迷宮遊戲。然而，這個實作不能直接用於 RLlib 或任何其他 RL 庫。原因是 RL 中存在普遍的標準，環境需要實作某些介面。最知名和最廣泛使用的 RL 環境庫是 Gym，它是一個來自 OpenAI 的開源 Python 專案。
建立 Gym 環境
如果您檢視 Gym 的 Env 介面，您會發現它有兩個強制性類別變數和三個子類別需要實作的方法。簡而言之，Gym 環境的介面如下：
import gym
class Env:
action_space: gym.spaces.Space
observation_space: gym.spaces.Space
def step(self, action):
# ...
玄貓：使用 Ray RLlib 進行強化學習
強化學習（Reinforcement Learning）是一種機器學習方法，讓代理人（Agent）透過試錯學習來達成目標。Ray RLlib 是一個強化學習的開源框架，提供了一個簡單易用的 API 來實作強化學習演算法。
環境設定
要使用 Ray RLlib，首先需要設定環境。環境是強化學習中的核心概念，定義了代理人可以執行的動作和觀察到的狀態。在這個例子中，我們使用一個簡單的迷宮環境。
import gym
from gym.spaces import Discrete
class GymEnvironment(gym.Env):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
self.action_space = Discrete(4) # 4 個動作：上、下、左、右
self.observation_space = Discrete(10) # 10 個狀態：迷宮中的位置
def reset(self):
# 重置環境
pass
def step(self, action):
# 執行動作
pass
def render(self, mode="human"):
# 渲染環境
pass
RLlib 配置
要使用 Ray RLlib，需要建立一個配置檔案。配置檔案定義了強化學習演算法的引數，例如環境、演算法、訓練步數等。在這個例子中，我們使用 DQN（Deep Q-Network）演算法。
from ray.rllib.algorithms.dqn import DQNConfig
config = DQNConfig().environment("GymEnvironment")\
.rollouts(num_rollout_workers=2)
訓練模型
要訓練模型，需要使用 rllib train 命令。訓練模型需要指定配置檔案和停止條件。在這個例子中，我們訓練模型 10,000 步。
rllib train file maze.py --stop '{"timesteps_total": 10000}'
評估模型
要評估模型，需要使用 rllib evaluate 命令。評估模型需要指定模型的 checkpoint 和環境。在這個例子中，我們評估模型 100 步。
rllib evaluate ~/ray_results/maze_env/<checkpoint>\
--algo DQN\
--env GymEnvironment\
--steps 100
結果
評估模型後，會輸出模型的效能指標，例如獎勵、步數等。在這個例子中，模型的效能指標如下：
...
內容解密：
上述程式碼展示瞭如何使用 Ray RLlib 進行強化學習。首先，我們定義了環境和配置檔案。然後，我們訓練模型和評估模型。最後，我們輸出模型的效能指標。這個例子展示瞭如何使用 Ray RLlib 進行強化學習和評估模型的效能。
圖表翻譯：
下圖展示了強化學習的流程：
flowchart TD
A[環境設定] --> B[配置檔案]
B --> C[訓練模型]
C --> D[評估模型]
D --> E[輸出結果]
這個圖表展示了強化學習的流程，從環境設定到輸出結果。
強化學習與 Ray RLlib
在前面的章節中，我們已經瞭解了強化學習的基本概念和 Ray RLlib 的 CLI 命令。現在，我們將深入探討 Ray RLlib 的 Python API，學習如何使用 Python 來配置和訓練強化學習演算法。
從技術架構視角來看，Ray RLlib 提供了一個高度抽象且功能豐富的強化學習框架。它不僅簡化了複雜的強化學習演算法的實作，更重要的是，它充分利用了 Ray 的分散式計算能力，使得大規模強化學習訓練成為可能。透過分析 RLlib 的核心元件，例如 Policy、Model、Algorithm 和 RolloutWorker，我們可以發現，RLlib 巧妙地將強化學習訓練的各個環節解耦，並透過 Ray 的 Actor 模型實作了高效的平行化。然而，RLlib 也存在一些限制，例如對於高度客製化的環境和演算法，需要使用者深入理解 RLlib 的內部機制才能有效地進行擴充套件和調整。對於初學者而言，RLlib 的學習曲線相對較陡峭，需要投入一定的時間和精力才能掌握。展望未來，隨著 Ray 生態系統的持續發展，RLlib 的功能和易用性將會進一步提升，有望成為強化學習領域的主流框架。玄貓認為，對於需要快速搭建和訓練強化學習模型的開發者來說，RLlib 是一個值得投入時間學習和使用的工具，尤其是在處理大規模資料和複雜環境的場景下，RLlib 的優勢將會更加明顯。對於追求極致效能或需要高度客製化的使用者，則需要仔細評估 RLlib 是否能夠滿足其特定需求。
