Eclectic-Sheep/sheeprl

何を解決するか

SheepRL は、シンプルでスケーラブルな PyTorch ベースの強化学習（RL）フレームワークです。RL アルゴリズムと環境の密結合という一般的な問題に対処し、ユーザーが簡単にそれらを分離できるようにすることで、標準的な gym インターフェースを超えた幅広い環境にアルゴリズムを適用できるようにします。

動作方法

このフレームワークは Lightning Fabric を活用してトレーニングを加速し、複数デバイスにスケーリングします。PPO、SAC、Dreamer などの事前実装された RL アルゴリズムのセットを提供し、CLI で構成可能です。ユーザーはコマンドライン引数でアルゴリズムと環境を指定して実験を実行でき、フレームワークがエージェントと環境間のインタラクションループを処理します。

対象ユーザー

強化学習に取り組む研究者や開発者向けです。幅広い観測タイプ（ベクトル、ピクセル）とアクション空間（連続、離散、マルチ離散）をサポートする、スケーラブルで使いやすいライブラリが必要な方々に適しています。

特徴

• 広範なアルゴリズムサポート：A2C、PPO、SAC、DroQ、Dreamerシリーズ（V1、V2、V3）および Plan2Explore の実装を含む。
• 豊富な環境統合：Atari、Mujoco、MineRL、MineDojo、DIAMBRA、Crafter などのさまざまな環境をサポート。
• スケーラブルなインフラ：Lightning Fabric を使用して、容易な加速とマルチデバイス分散を実現。
• 詳細なベンチマーク：さまざまなアルゴリズムとハードウェア構成において、Stable Baselines3 とのパフォーマンス比較を提供。