DI-engine 开源项目教程
2024-08-10 12:07:10作者:宗隆裙
项目介绍
DI-engine 是一个通用的决策智能引擎,支持 PyTorch 和 JAX。它提供了以 Python 为中心和异步原生的任务和中间件抽象,并模块化地集成了几种最重要的决策概念:环境(Env)、策略(Policy)和基于模型的方法(Model)。DI-engine 支持多种深度强化学习算法,具有优越的性能、高效率、良好的文档和单元测试。
项目快速启动
安装
首先,克隆项目仓库并安装依赖:
git clone https://gitcode.com/opendilab/DI-engine.git
cd DI-engine
pip install -r requirements.txt
快速开始
以下是一个简单的示例,展示如何使用 DI-engine 进行强化学习训练:
import diengine as di
from diengine.policy import PPOPolicy
from diengine.env import GymEnv
# 创建环境
env = GymEnv('CartPole-v1')
# 创建策略
policy = PPOPolicy(env)
# 开始训练
trainer = di.Trainer(policy, env)
trainer.train(num_epochs=100)
应用案例和最佳实践
应用案例
- DI-star: 在星际争霸II中应用决策AI。
- DI-drive: 自动驾驶平台。
- DI-sheep: 在3 Tiles游戏中应用深度强化学习。
最佳实践
- 多代理环境: 使用 GoBigger 进行多代理决策智能训练。
- 交通信号控制: 使用 DI-smartcross 进行交通信号控制优化。
典型生态项目
- DI-treetensor: 树嵌套的 PyTorch 张量库。
- DI-toolkit: 决策智能的简单工具包。
- DI-orchestrator: 强化学习 Kubernetes 自定义资源和操作库。
- DI-hpc: 强化学习高性能计算操作库。
- DI-store: 强化学习对象存储。
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