Ray RLlib Python API 配置與訓練強化學習模型

– 14 分鐘閱讀

Ray RLlib 提供了便捷的 Python API，方便開發者配置和訓練強化學習模型。首先，需匯入 ray.rllib.algorithms.dqn、maze_gym_env 和 ray.tune.logger 等必要模組。接著，利用 DQNConfig 物件設定環境、資源和訓練引數，例如 rollout workers 數量、GPU 使用情況等。配置完成後，使用 build() 方法建立 Algorithm 物件，並透過 train() 方法迭代訓練模型，同時可利用 pretty_print() 函式顯示訓練結果。RLlib 也支援模型的儲存和載入，方便中斷訓練後繼續學習或部署模型。除了單代理環境，RLlib 也支援多代理環境的訓練，可以透過 MultiAgentEnv 類別建立自定義的多代理環境，並設定每個代理的觀察空間、動作空間和獎勵函式等。透過這些功能，開發者可以靈活地運用 RLlib 構建和訓練各種強化學習模型，解決複雜的決策問題。

使用 Ray RLlib 的 Python API

Ray RLlib 的 Python API 是一個強大的工具，允許您配置和訓練強化學習演算法。要使用 Ray RLlib 的 Python API，首先需要匯入必要的模組，包括 ray.tune.logger、maze_gym_env 和 ray.rllib.algorithms.dqn。

from ray.tune.logger import pretty_print
from maze_gym_env import GymEnvironment
from ray.rllib.algorithms.dqn import DQNConfig

配置 DQN 演算法

接下來，需要配置 DQN 演算法。這可以透過建立一個 DQNConfig 物件並設定其引數來完成。例如，可以設定環境、滾動工作者的數量和建立本地工作者的環境。

config = (DQNConfig().environment(GymEnvironment)
                         .rollouts(num_rollout_workers=2, create_env_on_local_worker=True))

訓練 DQN 演算法

配置好 DQN 演算法後，可以使用 build() 方法建立一個 Algorithm 物件，並使用 train() 方法訓練演算法。

algo = config.build()

for i in range(10):
    result = algo.train()
    print(pretty_print(result))

圖表翻譯

下面的 Mermaid 圖表展示了 DQN 演算法的訓練過程：

  flowchart TD
    A[配置 DQN 演算法] --> B[建立 Algorithm 物件]
    B --> C[訓練 DQN 演算法]
    C --> D[列印訓練結果]

圖表翻譯

這個圖表展示了 DQN 演算法的訓練過程。首先，需要配置 DQN 演算法，然後建立一個 Algorithm 物件。接下來，需要訓練 DQN 演算法，並列印訓練結果。

內容解密

在上面的程式碼中，我們使用 DQNConfig 類別來配置 DQN 演算法。這個類別提供了許多引數，可以用來設定 DQN 演算法的行為。例如，可以設定環境、滾動工作者的數量和建立本地工作者的環境。

config = (DQNConfig().environment(GymEnvironment)
                         .rollouts(num_rollout_workers=2, create_env_on_local_worker=True))

這行程式碼設定了 DQN 演算法的環境為 GymEnvironment，並設定了滾動工作者的數量為 2。這意味著 DQN 演算法將會建立 2 個 Ray 工作者，每個工作者使用 1 個 CPU 來執行演算法。

algo = config.build()

for i in range(10):
    result = algo.train()
    print(pretty_print(result))

這行程式碼建立了一個 Algorithm 物件，並使用 train() 方法訓練 DQN 演算法。訓練結果將會被打印出來。

內容解密

這個程式碼展示瞭如何使用 Ray RLlib 的 Python API 來配置和訓練 DQN 演算法。首先，需要配置 DQN 演算法，然後建立一個 Algorithm 物件。接下來，需要訓練 DQN 演算法，並列印訓練結果。這個程式碼可以用來訓練 DQN 演算法，並評估其效能。

使用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）透過與環境（Environment）互動，學習如何做出最好的決策以達到目標。RLlib是一個強化學習的開源庫，提供了簡單易用的API，讓開發者可以輕鬆地建立和訓練強化學習模型。

訓練DQN演算法

DQN（Deep Q-Network）是一種強化學習演算法，使用深度神經網路來學習環境中的動作值函式（Action-Value Function）。以下是使用RLlib訓練DQN演算法的例子：

import ray
from ray.rllib.algorithms.dqn import DQNConfig

# 建立Ray叢集
ray.init()

# 設定DQN演算法的配置
config = DQNConfig()
config.environment = "CustomGymEnvironment"
config.num_rollout_workers = 2

# 建立DQN演算法
algo = config.build()

# 訓練DQN演算法
for i in range(10):
    results = algo.train()
    print(pretty_print(results))

# 儲存訓練結果
algo.save()

# 載入儲存的模型
algo = DQNConfig().build()
algo.restore("checkpoint")

# 評估模型
results = algo.evaluate()
print(pretty_print(results))

在這個例子中，我們建立了一個Ray叢集，然後設定DQN演算法的配置，包括環境、rollout工人數等。接著，我們建立DQN演算法，並訓練它10次。每次訓練後，我們打印出訓練結果。最後，我們儲存訓練結果，並載入儲存的模型，然後評估模型。

儲存、載入和評估RLlib模型

RLlib提供了簡單的API，讓開發者可以儲存、載入和評估模型。以下是儲存、載入和評估RLlib模型的例子：

# 儲存模型
algo.save()

# 載入模型
algo = DQNConfig().build()
algo.restore("checkpoint")

# 評估模型
results = algo.evaluate()
print(pretty_print(results))

在這個例子中，我們儲存DQN演算法的模型，然後載入儲存的模型，最後評估模型。

使用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，逐步改善其在環境中的表現。RLlib是一個強化學習庫，提供了簡單易用的API，讓開發者可以輕鬆地建立和訓練自己的強化學習模型。

儲存和恢復演算法

在RLlib中，可以使用save()方法儲存演算法的checkpoint，然後使用from_checkpoint()方法恢復演算法。這樣可以讓我們在訓練過程中儲存演算法的狀態，然後在需要的時候恢復它。

checkpoint = algo.save()
print(checkpoint)

評估演算法

RLlib提供了evaluate()方法，讓我們可以評估演算法的效能。這個方法會傳回一個包含評估結果的字典。

evaluation = algo.evaluate()
print(pretty_print(evaluation))

停止演算法

當我們完成了演算法的訓練，需要停止它以釋放系統資源。可以使用stop()方法停止演算法。

algo.stop()

從checkpoint恢復演算法

如果我們需要恢復一個已經儲存的演算法，可以使用from_checkpoint()方法。

restored_algo = Algorithm.from_checkpoint(checkpoint)

計算動作

RLlib演算法可以直接計算給定狀態下的動作。這個功能可以讓我們輕鬆地實作episode rollout。

env = GymEnvironment()
done = False

結合玄貓的實踐經驗

透過上述步驟，我們可以使用RLlib進行強化學習，儲存和恢復演算法，評估演算法的效能，停止演算法，從checkpoint恢復演算法，計算動作。這些功能可以讓我們輕鬆地建立和訓練自己的強化學習模型。

內容解密：

在這個例子中，我們使用RLlib進行強化學習，儲存和恢復演算法，評估演算法的效能，停止演算法，從checkpoint恢復演算法，計算動作。這些功能可以讓我們輕鬆地建立和訓練自己的強化學習模型。透過這個例子，我們可以看到RLlib的強大功能和易用性。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[開始] --> B[訓練演算法]
    B --> C[儲存checkpoint]
    C --> D[評估演算法]
    D --> E[停止演算法]
    E --> F[從checkpoint恢復演算法]
    F --> G[計算動作]

這個圖表展示了RLlib的強化學習流程，從訓練演算法開始，然後儲存checkpoint，評估演算法，停止演算法，從checkpoint恢復演算法，最後計算動作。這個流程可以讓我們輕鬆地建立和訓練自己的強化學習模型。

瞭解Reinforcement Learning中的Policy和Model

在強化學習（Reinforcement Learning）中，policy和model是兩個非常重要的概念。Policy是指智慧體在給定的環境下，根據當前的觀察選擇下一步行動的方法。Model則是指用於預測環境反饋的數學模型，例如Q值模型或是狀態轉移模型。

Policy

Policy是智慧體的核心，決定了智慧體在給定的環境下如何選擇行動。Policy可以是隨機的，也可以是確定的。例如，在Q-Learning中，policy可以根據Q值選擇行動，也可以根據ε-greedy策略選擇行動。

Model

Model是用於預測環境反饋的數學模型。在Q-Learning中，Model是Q值模型，預測了在給定的狀態下選擇某個行動的Q值。在Deep Q-Learning中，Model是一個神經網路，預測了在給定的狀態下選擇某個行動的Q值。

Policy和Model的關係

Policy和Model是緊密相關的。Policy使用Model預測環境反饋，然後根據預測結果選擇行動。Model則是根據Policy選擇的行動和環境反饋進行更新。

在RLlib中訪問Policy和Model

在RLlib中，可以使用algo.get_policy()方法訪問Policy，然後使用policy.model訪問Model。Policy和Model都有許多有用的方法，可以用於探索和除錯。

範例

policy = algo.get_policy()
print(policy.get_weights())
model = policy.model

在這個範例中，首先使用algo.get_policy()方法訪問Policy，然後使用policy.get_weights()方法列印Policy的權重。最後，使用policy.model訪問Model。

訪問所有Worker的Model

如果想要訪問所有Worker的Model，可以使用algo.workers方法訪問所有Worker，然後使用foreach_worker方法訪問每個Worker的Model。

workers = algo.workers
for worker in workers:
    policy = worker.get_policy()
    model = policy.model
    print(model.get_weights())

在這個範例中，首先使用algo.workers方法訪問所有Worker，然後使用foreach_worker方法訪問每個Worker的Model。最後，使用model.get_weights()方法列印每個Model的權重。

深度強化學習模型架構

在深度強化學習（Deep Reinforcement Learning）中，模型的架構對於學習和決策過程至關重要。以下將探討使用 Ray RLlib 的 DQN（Deep Q-Network）模型的架構和實作細節。

模型架構概覽

DQN 模型是一種根據深度神經網路的 Q-Learning 演算法實作。它的主要目的是學習一個可以預測給定狀態和動作下的 Q 值的模型。這個模型通常由多層神經網路組成，包括輸入層、隱藏層和輸出層。

模型摘要

使用 model.base_model.summary() 可以檢視模型的詳細摘要，包括每層的輸出形狀和引數數量。這對於理解模型的複雜度和容量非常有用。

自定義模型

雖然預設的 DQN 模型已經能夠處理許多強化學習任務，但在某些情況下，您可能需要自定義模型以適應特定的需求。這可以透過修改模型的架構、增加或減少層數、調整啟用函式等方式實作。

狀態-動作值和狀態值函式

在強化學習中，狀態-動作值（State-Action Values）和狀態值函式（State-Value Functions）是兩個重要的概念。狀態-動作值表示在給定狀態和動作下的預期回報，而狀態值函式則表示在給定狀態下的預期回報，無論採取何種動作。

模型輸出和預處理

模型的輸出通常需要經過預處理才能用於決策。這包括將觀察值轉換為模型可接受的格式。使用 get_preprocessor 函式可以訪問前處理器，並將觀察值轉換為模型可接受的格式。

程式碼實作

以下是訪問和使用 DQN 模型的示例程式碼：

from ray.rllib.models.preprocessors import get_preprocessor

# 獲取前處理器
env = GymEnvironment()
obs_space = env.observation_space
preprocessor = get_preprocessor(obs_space)(obs_space)

# 重置環境和取得觀察值
observations = env.reset()

# 轉換觀察值
transformed = preprocessor.transform(observations).reshape(1, -1)

# 預測模型輸出
model_output, _ = model({"obs": transformed})

這段程式碼示範瞭如何訪問前處理器，轉換觀察值，並預測模型輸出。

配置RLlib實驗

現在，我們來更深入地探討如何配置和執行RLlib實驗。首先，你需要從相應的AlgorithmConfig開始，然後構建你的演算法。到目前為止，我們只使用了AlgorithmConfig的rollout方法來設定滾動工作者的數量，並根據環境進行設定。

如果你想要修改RLlib訓練執行的行為，你可以在AlgorithmConfig例項上連結更多的工具方法，然後在最後呼叫build方法。由於RLlib演算法相當複雜，它們有許多配置選項。為了使事情更容易，演算法的共同屬性被自然地分組到有用的類別中。

每個類別都有其自己的相應AlgorithmConfig方法：

  • training(): 處理演算法的所有訓練相關配置選項。
  • environment(): 配置環境的所有方面。
  • rollouts(): 修改滾動工作者的設定和行為。
  • exploration(): 改變探索策略的行為。
  • resources(): 配置計算資源。
  • offline_data(): 定義使用離線資料的選項。
  • multi_agent(): 指定使用多個代理的選項。

演算法特定的配置在training()中變得更加相關，一旦你選擇了一個演算法並想要最佳化其效能。在實踐中，RLlib為你提供了良好的預設值來開始。

配置選項

以下是一些最常見的配置選項：

  • num_workers: 設定滾動工作者的數量。
  • num_gpus: 設定GPU的數量。
  • batch_size: 設定批次大小。
  • gamma: 設定折扣因子。
  • lr: 設定學習率。

範例

from ray import tune

config = {
    "env": "CartPole",
    "num_workers": 2,
    "num_gpus": 1,
    "batch_size": 32,
    "gamma": 0.99,
    "lr": 0.001,
}

tune.run("DQN", config=config)

在這個範例中，我們使用tune模組來執行DQN演算法，並配置了環境、滾動工作者的數量、GPU的數量、批次大小、折扣因子和學習率。

玄貓：Ray RLlib 的資源配置和環境設定

Ray RLlib 是一個強大的強化學習框架，提供了多種配置和環境設定選項。在這篇文章中，我們將探討如何配置 Ray RLlib 的資源和環境設定，以便更好地使用這個框架。

資源配置

Ray RLlib 提供了多種資源配置選項，包括 GPU、CPU 和記憶體。您可以使用 DQNConfig 類別來配置資源。例如：

from ray.rllib.algorithms.dqn import DQNConfig

config = DQNConfig().resources(
    num_gpus=1,
    num_cpus_per_worker=2,
    num_gpus_per_worker=0,
)

這個配置設定使用 1 個 GPU、2 個 CPU 和 0 個 GPU 進行訓練。

環境設定

Ray RLlib 提供了多種環境設定選項，包括 Gym 環境、多代理環境和外部環境。您可以使用 DQNConfig 類別來配置環境設定。例如：

from ray.rllib.algorithms.dqn import DQNConfig

config = DQNConfig().environment(
    env="CartPole-v1",
    env_config={"my_config": "value"},
    observation_space=None,
    action_space=None,
    render_env=True,
)

這個配置設定使用 CartPole-v1 環境，並設定了一些環境引數。

多代理環境

Ray RLlib 提供了多代理環境設定選項，允許您訓練多個代理在同一個環境中。您可以使用 MultiAgentEnv 類別來定義多代理環境。例如：

from ray.rllib.env.multi_agent_env import MultiAgentEnv
from gym.spaces import Discrete
import os

class MultiAgentMaze(MultiAgentEnv):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        # ...

這個例子定義了一個多代理環境，包含兩個代理。

多代理環境的實作

在多代理環境中，需要定義每個代理的動作和觀察空間。以下是多代理環境的實作：

self.action_space = Discrete(4)
self.observation_space = Discrete(5*5)
self.agents = {1: (4, 0), 2: (0, 4)}
self.goal = (4, 4)
self.info = {1: {'obs': self.agents[1]}, 2: {'obs': self.agents[2]}}

def reset(self):
    self.agents = {1: (4, 0), 2: (0, 4)}
    return {1: self.get_observation(1), 2: self.get_observation(2)}

def get_observation(self, agent_id):
    seeker = self.agents[agent_id]
    return 5 * seeker[0] + seeker[1]

def get_reward(self, agent_id):
    return 1 if self.agents[agent_id] == self.goal else 0

def is_done(self, agent_id):
    return self.agents[agent_id] == self.goal

def step(self, action):
    agent_ids = action.keys()
    for agent_id in agent_ids:
        # 更新代理的位置
        self.agents[agent_id] = (self.agents[agent_id][0] + action[agent_id][0], self.agents[agent_id][1] + action[agent_id][1])
        # 檢查是否到達目標
        if self.agents[agent_id] == self.goal:
            return {agent_id: self.get_observation(agent_id)}, self.get_reward(agent_id), self.is_done(agent_id), {}
    return {agent_id: self.get_observation(agent_id) for agent_id in agent_ids}, {agent_id: self.get_reward(agent_id) for agent_id in agent_ids}, {agent_id: self.is_done(agent_id) for agent_id in agent_ids}, {}

在上面的程式碼中，定義了多代理環境的基本結構，包括代理的動作和觀察空間、代理的初始位置、目標位置等。同時，實作了 reset、get_observation、get_reward、is_done 和 step 方法，以支援多代理環境的執行。

內容解密：

上面的程式碼實作了多代理環境的基本結構和方法。其中，reset 方法重置代理的初始位置，get_observation 方法傳回代理的觀察結果，get_reward 方法傳回代理的獎勵，is_done 方法檢查代理是否到達目標，step 方法更新代理的位置和狀態。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[代理] -->|觀察|> B(觀察結果)
    B -->|動作|> C(更新位置)
    C -->|獎勵|> D(獎勵結果)
    D -->|完成|> E(完成狀態)

上面的圖表展示了多代理環境的執行流程，包括代理的觀察、動作、更新位置、獎勵和完成狀態。

玄貓：強化學習環境的實作

在實作強化學習環境時，需要考慮多個agent之間的互動和狀態更新。以下是環境的實作細節：

狀態更新

當agent執行動作時，需要更新其狀態。狀態更新的邏輯如下：

def update_state(self, agent_id, action):
    seeker = self.agents[agent_id]
    if action == 0:  # move down
        seeker = (min(seeker[0] + 1, 4), seeker[1])
    elif action == 1:  # move left
        seeker = (seeker[0], max(seeker[1] - 1, 0))
    elif action == 2:  # move up
        seeker = (max(seeker[0] - 1, 0), seeker[1])
    elif action == 3:  # move right
        seeker = (seeker[0], min(seeker[1] + 1, 4))
    else:
        raise ValueError("Invalid action")
    self.agents[agent_id] = seeker

獲取觀察值

每個agent需要獲得其觀察值，以便做出決策。觀察值的獲取邏輯如下：

def get_observation(self, agent_id):
    # 獲取agent的觀察值
    observation = self.get_observation_from_state(self.agents[agent_id])
    return observation

獲取獎勵

每個agent需要獲得其獎勵，以便評估其行為。獎勵的獲取邏輯如下：

def get_reward(self, agent_id):
    # 獲取agent的獎勵
    reward = self.get_reward_from_state(self.agents[agent_id])
    return reward

判斷是否結束

需要判斷是否所有agent都已結束，以便結束episode。結束的判斷邏輯如下：

def is_done(self, agent_id):
    # 判斷agent是否結束
    done = self.is_done_from_state(self.agents[agent_id])
    return done

渲染環境

需要渲染環境，以便視覺化agent的行為。渲染的邏輯如下：

def render(self, *args, **kwargs):
    # 渲染環境
    self.render_from_state(self.agents)

內容解密：

上述程式碼實作了強化學習環境的基本功能，包括狀態更新、觀察值獲取、獎勵獲取、結束判斷和渲染環境。這些功能是強化學習演算法的基礎，需要根據具體問題和需求進行修改和擴充套件。

圖表翻譯：

以下是環境的狀態更新流程圖：

  flowchart TD
    A[agent執行動作] --> B[更新狀態]
    B --> C[獲取觀察值]
    C --> D[獲取獎勵]
    D --> E[判斷是否結束]
    E --> F[渲染環境]

這個流程圖描述了agent執行動作後的狀態更新、觀察值獲取、獎勵獲取、結束判斷和渲染環境的過程。

多代理強化學習環境

在多代理強化學習（MARL）中，環境中的多個代理需要學習合作或競爭以達到目標。以下是如何使用 Python 和 RLlib 建立一個多代理迷宮環境的示例。

從技術架構視角來看，RLlib 提供了靈活且功能豐富的 Python API，方便開發者建構和訓練複雜的強化學習模型，尤其在多代理環境的建構上展現其優勢。透過 DQNConfig 等設定類別，可以精細調整訓練引數、資源分配和環境互動等細節，有效控制實驗流程。然而，模型的訓練效能和穩定性高度依賴於環境的設計和獎勵函式的設定，需要開發者深入理解問題的本質並進行仔細的引數調校。對於初學者，建議從簡單的環境和預設引數開始，逐步探索更進階的設定和客製化模型。展望未來，隨著 Ray 生態系統的持續發展，預期 RLlib 將整合更多先進的強化學習演算法和分散式訓練策略，進一步降低開發門檻並提升訓練效率。對於追求高效能和可擴充套件性的強化學習應用，RLlib 是一個值得關注和深入研究的框架。

玄貓

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技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。