AgileRL/AgileRL

Streamlining reinforcement learning with RLOps. State-of-the-art RL algorithms and tools, with 10x faster training through evolutionary hyperparameter optimization.

What it solves

AgileRL は RLOps を導入することで深層強化学習（RL）の開発を効率化し、モデルのトレーニングやハイパーパラメータ最適化（HPO）にかかる時間と労力を削減します。従来の HPO は最適な設定を見つけるために数百回もの別個のトレーニングが必要になるという非効率性に特に対処しています。

How it works

このライブラリは進化的 HPO 手法を用いて自動的に最適なハイパーパラメータへ収束します。複数の独立した実験を実行する代わりに、経験を共有しつつ時間とともにハイパーパラメータを進化・変異させるエージェントの集団をトレーニングします。オンポリシー、オフポリシー、オフライン、マルチエージェント、コンテキスト付きマルチアームバンディットなど幅広い RL パラダイムをサポートし、簡単にセットアップできる LocalTrainer と、分散トレーニング用のマネージドクラウドプラットフォーム Arena を提供します。

Who it’s for

強化学習に取り組む開発者や研究者向けで、手動の試行錯誤プロセスなしにトレーニングサイクルを高速化し、ハイパーパラメータチューニングを自動化したい方に最適です。

Highlights

Evolutionary HPO：複数回のトレーニングが不要になることで、最先端手法より 10 倍速いハイパーパラメータ最適化を実現すると主張しています。
Broad Algorithm Support：PPO、DQN、Rainbow DQN、DDPG、TD3、CQL、ILQL、MADDPG、MATD3、IPPO を含む多数のアルゴリズムをサポート。
LLM Fine-tuning：長期タスク向けに、進化可能な LLM 強化微調整をサポート。
RLOps Platform：Arena と統合し、カスタム環境の検証やエージェントのデプロイを行うマネージドクラウドインフラを提供。
Flexible Training：シンプルなハイレベル API と、ネットワークや変異戦略を完全に制御できるカスタムトレーニングパイプラインの両方を提供。