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해결하는 문제

ROCK은 에이전트 강화 학습(Reinforcement Learning, RL)에서 사용되는 사전 환경을 관리하기 위한 확장 가능한 프레임워크를 제공합니다. 환경의 구축, 배포, 스케줄링 과정을 단순화하여, 다양한 운영 체제 및 하드웨어 구성 간에 일관성 있고 격리된 상태를 유지합니다.

작동 방식

ROCK은 다음과 같은 핵심 구성 요소로 구성된 클라이언트-서버 아키텍처를 사용합니다:

• Admin: 환경을 사전 환경으로 스케줄링하고 배포합니다.
• Worker: 물리적 머신 리소스를 할당하고 사전 환경 런타임을 실행합니다.
• ROCKlet: SDK와 사전 환경 간의 통신을 관리하는 경량 프록시입니다.
• SDK/CLI: 개발자가 환경을 구축하고 등록하며 상호작용할 수 있도록 도와주는 도구입니다.

Docker를 사용하여 컨테이너 오케스트레이션을 수행하며, GEM, Bash, Chat 등 여러 상호작용 프로토콜을 지원합니다. 이를 통해 RL 에이전트가 표준화된 인터페이스(예: reset 및 step 함수)를 통해 환경과 상호작용할 수 있습니다.

대상 사용자

대규모 상태 유지형 사전 환경을 훈련 및 테스트에 사용해야 하는 에이전트 강화 학습 연구자 및 개발자에게 적합합니다.

주요 특징

• 대규모 확장성: 분산 아키텍처를 통해 여러 노드에 걸쳐 효율적인 리소스 관리가 가능합니다.
• 프로토콜 호환성: 표준화된 RL 환경 인터페이스를 위한 GEM 프로토콜과 완전 호환됩니다.
• 상태 유지 런타임: 보안과 안정성을 보장하기 위해 격리된 상태 유지형 사전 환경을 제공합니다.
• 유연한 배포: macOS에서 Ubuntu 이미지를 실행하는 등 크로스-OS 이미지 관리를 지원합니다.
• 통합 SDK: 환경 및 사전 환경과의 원활한 상호작용을 위한 깔끔한 Python SDK를 제공합니다.