Farama-Foundation/Shimmy

해결하는 문제

Shimmy는 다양한 강화학습(RL) 환경 API 간의 호환성 문제를 해결합니다. OpenAI Gym, DeepMind Control, OpenSpiel 등의 인기 있는 외부 환경을 Gymnasium 및 PettingZoo 표준 프레임워크 내에서 사용할 수 있게 해주며, 환경 로직을 다시 작성할 필요 없이 사용할 수 있습니다.

작동 방식

Shimmy는 API 변환 도구로 작동합니다. 외부 RL 라이브러리의 인터페이스를 Gymnasium(단일 에이전트용) 및 PettingZoo(다중 에이전트용) 형식으로 변환하는 바인딩(랩퍼)을 제공합니다. 이로써 다양한 환경 라이브러리 간의 원활한 전환을 가능하게 하며, RL 에이전트에 일관된 API를 유지할 수 있습니다.

대상 사용자

다양한 라이브러리의 벤치마크 환경에 접근해야 하지만, 훈련 및 평가 파이프라인에 단일하고 일관된 API를 유지하고자 하는 강화학습 연구자 및 개발자에게 적합합니다.

주요 특징

• 광범위한 호환성: OpenAI Gym(v21 및 v26), DeepMind Control(단일 및 다중 에이전트), OpenSpiel의 변환을 지원합니다.
• Gymnasium 통합: 외부 환경을 Gymnasium 호환 형식으로 변환합니다.
• PettingZoo 통합: 다중 에이전트 환경을 PettingZoo 호환 형식으로 변환합니다.
• 유연한 설치: 다양한 환경 세트의 종속성을 관리하기 위한 특정 설치 옵션(예: shimmy[dm-control])을 제공합니다.