Toni-SM/skrl

何を解決するか

skrl は強化学習（RL）アルゴリズムを実装・使用するためのモジュール化され、透明性の高い方法を提供します。さまざまな環境インターフェース間でのエージェントのトレーニングを簡素化し、柔軟な設定と、1回の実行内で環境のサブセット（スコープ）を同時にトレーニングできるようにします。

動作方法

このライブラリは Python で実装されており、PyTorch、JAX、NVIDIA Warp などの複数のバックエンドをサポートしています。OpenAI Gym、Farama Gymnasium、PettingZoo、ManiSkill、NVIDIA Isaac Lab、MuJoCo Playground などの幅広い環境インターフェースと統合されています。

対象ユーザー

多様な環境を扱い、複数のディープラーニングフレームワークをサポートする、モジュール化され、読みやすく、シンプルな RL ライブラリを必要とする研究者や開発者向けです。

特徴

• マルチバックエンド対応: PyTorch、JAX、NVIDIA Warp に対応。
• Hugging Face 統合: モデルは Hugging Face で利用可能。
• 広範な環境互換性: Gymnasium、PettingZoo、ManiSkill、および Isaac Lab や MuJoCo Playground などの専用シミュレータをサポート。
• 柔軟なトレーニング: 1回の実行内でスコープ（環境のサブセット）ごとにエージェントを同時にトレーニング可能。