关键词:
模型训练
强化学习范式
编程实践
分布式平台
多级模型发布
摘要:
强化学习是一种通过智能体与环境交互来学习策略的机器学习方法,在自动驾驶、机器人控制、游戏智能NPC等多个领域展现出强大的应用潜力。针对这些强化学习实践教学中存在的算法理解难度大、硬件需求高、训练时间长等问题,该文开发了一个分布式强化学习实践教学平台,分别在教师机和学生机上进行策略模型更新和策略采样。该平台具有三个方面的优点:首先,基于Lanstar教学软件和FTP协议建立主从式数据交换机制,对电脑硬件和网络要求低,能够部署在现有的编程教学实验室;其次,训练框架基于Gym库和PyTorch进行二次开发,统一state和action接口,整合训练数据采样接口,可以兼容DQN、PPO等多种强化学习算法;最后,可以兼容强化学习和逆强化学习两种学习范式。在三个典型任务上的对比实验表明,该平台能够有效降低任务训练时间,能够在算力资源不足情况下支撑强化学习的实践教学。