RLlib: Biblioteca de Aprendizado por Reforço
RLlib é uma biblioteca de aprendizado por reforço (Reinforcement Learning - RL) de código aberto. Ela oferece suporte a cargas de trabalho de nível de produção, altamente escaláveis e tolerantes a falhas, mantendo APIs simples e unificadas para uma grande variedade de aplicações industriais.
Visão Geral: RLlib é projetada para atender às necessidades de tomada de decisão autônoma em vários domínios, como jogos, robótica, finanças, controle climático e industrial, manufatura e logística, automóvel e design de barcos.
Recursos Principais: Permite treinamento de políticas em configurações multiagente, a partir de dados históricos offline ou usando simuladores conectados externamente. Oferece soluções simples para cada uma dessas necessidades de tomada de decisão autônoma.
Uso Básico: A instalação é relativamente simples. Basta instalar o RLlib e o PyTorch usando comandos específicos. Além disso, é possível configurar o algoritmo, construir e treiná-lo, bem como avaliá-lo no final do script.
RLlib é escalável e tolerante a falhas em vários aspectos. Por exemplo, é possível configurar o número de atores EnvRunner para coletar dados do ambiente e o número de atores Learner para treinamento com várias GPUs. Além disso, suporta aprendizado multiagente de várias formas, incluindo aprendizado independente, colaborativo e adversarial. Também integra o Ray.Data para ingestão de dados em grande escala para cargas de trabalho de RL offline e cópia de comportamento (Behavior Cloning - BC).
Em resumo, RLlib é uma ferramenta poderosa e versátil para o campo do aprendizado por reforço.
