【源码】基于Python和Ray框架的分布式强化学习训练部署框架Bray

项目简介

本项目是一个基于Ray框架的分布式强化学习训练部署框架，名为Bray。其主要目的是解决传统强化学习框架在业务落地时面临的难题，像强化学习环境接入困难、训练与部署阶段分离、性能和灵活性差等问题。Bray借助标准化接口和模块化设计，达成强化学习训练和部署的无缝迁移，同时支持多种算法和硬件加速，还具备丰富的模板和实验管理功能。

项目的主要特性和功能

1. 标准化接口和模块化设计：提供标准化接口与模块化设计，不同组件能独立开发和测试，提升代码复用性与灵活性。
2. 分布式计算与硬件加速：利用Ray框架进行分布式计算，支持GPU加速、分布式存储等多种硬件加速技术，提高训练效率。
3. 无缝迁移：实现强化学习训练和部署的无缝迁移，训练好的模型可直接用于部署，无需修改代码。
4. 支持多种算法和模板：支持多种强化学习算法，提供丰富模板，方便用户快速搭建训练和部署流程。
5. 实验管理与监控：具备实验管理和监控功能，支持实验数据可视化展示，便于用户监控和调试训练过程。
6. 跨语言支持：支持Python和C++两种编程语言，满足不同用户开发需求。

安装使用步骤

环境准备

确保已经安装了Ray框架和相应的依赖库。可以通过以下命令安装Ray： bash pip install ray

安装Bray

暂未给出具体安装命令。

使用Docker镜像

Bray提供了开发镜像和部署镜像，可以通过以下命令拉取镜像： bash docker pull <开发镜像或部署镜像>

运行示例

Bray提供了多个示例代码，用户可以根据需求选择合适的示例进行运行。例如，运行Atari游戏示例： bash python benchmark/atari/run.py

自定义训练

用户可以根据自己的需求，使用Bray提供的组件（如RemoteModel、RemoteBuffer、RemoteTrainer等）搭建自定义的强化学习训练流程。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】