Rust

Forwarded from Machinelearning

0:15

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

0:09

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

0:27

Media is too big

VIEW IN TELEGRAM

0:48

Media is too big

VIEW IN TELEGRAM

🌟 RLtools: самая быстрая библиотека глубокого обучения с подкреплением для задач непрерывного управления.

RLtools - библиотека глубокого обучения с подкреплением (Deep Reinforcement Learning, DRL) с высокой скоростью работы для разработки и исследования алгоритмов DL.

RLtools написана на C++ и позволяет проводить обучение и вывод моделей DRL на РС, мобильных устройствах и embedded-системах. В экспериментальном тестировании, библиотека обучила алгоритм RL непосредственно на микроконтроллере.

Библиотека поддерживает алгоритмы DRL: TD3, PPO, Multi-Agent PPO и SAC и предлагает набор примеров, демонстрирующих использование этих алгоритмов для решения задач управления на примерах управления маятником, гоночным автомобилем и роботом-муравьем MuJoCo.

Код реализации алгоритмов:

🟢TD3 - Pendulum, Racing Car, MuJoCo Ant-v4, Acrobot;
🟢PPO - Pendulum, Racing Car, MuJoCo Ant-v4 (CPU), MuJoCo Ant-v4 (CUDA);
🟢Multi-Agent PPO - Bottleneck;
🟢SAC - Pendulum (CPU), Pendulum (CUDA), Acrobot.

Благодаря оптимизации и использования аппаратного ускорения RLtools в 76 раз быстрее других библиотек. Например, на MacBook Pro с M1 RLtools может обучить модель SAC (управление маятником) за 4 секунды.

Библиотеку можно использовать на Linux, macOS, Windows, iOS, Teensy, Crazyflie, ESP32 и PX4.

RLtools предоставляет Python API, с которым можно использовать библиотеку из Python-кода. API RLtools совместим с библиотекой симуляции сред Gym.

Проекты, использующие RLtools:

🟠Научиться летать за секунды (Youtube, IEEE Spectrum);

🟠Идентификация системы на основе данных для квадрокоптеров с задержкой двигателя (Youtube, Project Page).

▶️Запуск на примере обучения политике с помощью PPO:

# Clone and checkout
git clone https://github.com/rl-tools/example
cd example
git submodule update --init external/rl_tools

# Build and run
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build .
./my_pendulum

📌Лицензирование: MIT License.


🟡Документация
🟡Arxiv
🟡RLTools Design Studio
🟡Demo
🟡Zoo Experiment Tracking
🟡Google Collab (Python Interface)
🟡Сообщество в Discord
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #DL #RTools #Github

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍8❤5🥰3😨3

www.tgoop.com/rust_code/808

3.86K viewsNov 25, 2024 at 09:49

🌟 RLtools: самая быстрая библиотека глубокого обучения с подкреплением для задач непрерывного управления.

RLtools - библиотека глубокого обучения с подкреплением (Deep Reinforcement Learning, DRL) с высокой скоростью работы для разработки и исследования алгоритмов DL.

RLtools написана на C++ и позволяет проводить обучение и вывод моделей DRL на РС, мобильных устройствах и embedded-системах. В экспериментальном тестировании, библиотека обучила алгоритм RL непосредственно на микроконтроллере.

Библиотека поддерживает алгоритмы DRL: TD3, PPO, Multi-Agent PPO и SAC и предлагает набор примеров, демонстрирующих использование этих алгоритмов для решения задач управления на примерах управления маятником, гоночным автомобилем и роботом-муравьем MuJoCo.

Код реализации алгоритмов:

🟢TD3 - Pendulum, Racing Car, MuJoCo Ant-v4, Acrobot;
🟢PPO - Pendulum, Racing Car, MuJoCo Ant-v4 (CPU), MuJoCo Ant-v4 (CUDA);
🟢Multi-Agent PPO - Bottleneck;
🟢SAC - Pendulum (CPU), Pendulum (CUDA), Acrobot.

Благодаря оптимизации и использования аппаратного ускорения RLtools в 76 раз быстрее других библиотек. Например, на MacBook Pro с M1 RLtools может обучить модель SAC (управление маятником) за 4 секунды.

Библиотеку можно использовать на Linux, macOS, Windows, iOS, Teensy, Crazyflie, ESP32 и PX4.

RLtools предоставляет Python API, с которым можно использовать библиотеку из Python-кода. API RLtools совместим с библиотекой симуляции сред Gym.

Проекты, использующие RLtools:

🟠Научиться летать за секунды (Youtube, IEEE Spectrum);

🟠Идентификация системы на основе данных для квадрокоптеров с задержкой двигателя (Youtube, Project Page).

▶️Запуск на примере обучения политике с помощью PPO:

# Clone and checkout
git clone https://github.com/rl-tools/example
cd example
git submodule update --init external/rl_tools

# Build and run
mkdir build
cd build
cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build .
./my_pendulum