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何を解決するか

ROCKは、エージェント強化学習（RL）で使用されるサンドボックス環境を管理するスケーラブルなフレームワークを提供します。環境の構築、デプロイ、スケジューリングを簡素化し、異なるオペレーティングシステムやハードウェア構成間で一貫性と隔離性を確保します。

動作方法

ROCKは、以下の主要コンポーネントからなるクライアント・サーバーアーキテクチャを使用しています：

• Admin：環境をサンドボックスとしてスケジューリングおよびデプロイします。
• Worker：物理マシンリソースを割り当て、サンドボックスランタイムを実行します。
• ROCKlet：SDKとサンドボックス間の通信を管理する軽量プロキシです。
• SDK/CLI：開発者が環境の構築、登録、インタラクションを行うためのツールです。

Dockerを用いてコンテナオーケストレーションを実現し、GEM、Bash、Chatなどの複数の通信プロトコルをサポートしています。これにより、RLエージェントが標準化されたインターフェース（例：reset および step 関数）を通じて環境と対話できるようになります。

対象ユーザー

エージェント強化学習の研究者や開発者で、大規模かつ状態保持型のサンドボックス環境を訓練やテストに使用するための信頼性の高い管理手段が必要な方々に最適です。

特徴

• 大規模スケーラビリティ：分散アーキテクチャにより、複数ノードにわたる効率的なリソース管理が可能。
• プロトコル互換性：標準的なRL環境インターフェースに対応するGEMプロトコルと完全互換。
• 状態保持ランタイム：セキュリティと安定性を確保するため、隔離された状態保持型サンドボックス環境を提供。
• 柔軟なデプロイ：macOS上でUbuntuイメージを実行するなど、クロスOSイメージ管理をサポート。
• 統合SDK：環境およびサンドボックスとのシームレスなインタラクションを可能にするクリーンなPython SDKを提供。