ROCK - アリババがオープンソースのサンドボックスで提供するインテリジェントな身体トレーニング環境

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ROCKって何？

ROCK (Reinforcement Open Construction Kit)はアリババのオープンソースサンドボックスで、インテリジェンス訓練環境です。ROCKは非常に安定したサンドボックス管理サービスを提供し、各インテリジェンス(Agent)は独立した「隠れ家」を持ち、互いに干渉しません。ROCKは安定性の高いサンドボックス管理サービスを提供し、各Agentは独立した "隠れ家 "を持ち、互いに干渉しないため、1つの環境がクラッシュしても他の環境に影響を与えません。ROCKは、総合的なヘルスモニタリング、インテリジェントなロードバランシング、自動障害回復などの機能を備えており、トレーニングプロセスの安定性と効率性を保証します。 ロール ROLLはアルゴリズムのトレーニングを担当し、ROCKはトレーニング環境を提供することで、開発者は1台のコンピューターでの実験から大規模なクラスタートレーニングまでシームレスに拡張できる。

ROCKの特徴

弾性スケーリングRayベースのアーキテクチャは、複雑なコンピューティングクラスタを統一された「環境リソースプール」に抽象化し、数千の並列トレーニング環境を数分以内に自動的にスケジューリングして引き上げ、1～10Kの大規模環境の需要に対応します。
プログラムされた交流SDK と HTTP API を通して、プログラムによる Bash との対話機能を提供することで、開発者はローカル端末のように操作し、何百ものリモート Sandbox と深く対話し、ファイル、ログ、プロセスのステータスを表示し、さらに動的に環境変数を変更することができます。
柔軟な展開クラウドは "write once, run anywhere "をサポートする強力なツールであり、ローカルでの独立した運用からクラウドスケールでの展開までシームレスに行うことができ、ローカルで開発検証を行っている開発者は、設定を変更することなく、直接クラウドに展開することができる。
極限の安定性サンドボックスはアリ社内のコアインフラ標準に従って設計されており、フォールトアイソレーション、細かいリソーススケジューリング、高速な状態管理などの機能を備えています。各サンドボックスは独立して動作するため、1つの環境が崩壊しても他の環境に影響を与えることはなく、数秒で引き上げてリセットすることができます。
構造革新ModelServiceを通してAgentビジネスロジックをトレーニングフレームワークから切り離すことで、メンテナンスコストを削減し、互換性を向上させます。また、高価なGPUリソースをトレーニングフレームワークの中心的な推論サービスに集中させることで、ROCK Sandboxは大規模でも低コストのCPUインスタンスで動作し、トレーニングコストを大幅に削減します。

ROCKの核となる強み

大規模な並列トレーニング単純なタスクから複雑な多知能体のシナリオまで、多様なニーズに対応する数千のトレーニング環境の並列運用をサポートし、トレーニング効率を大幅に向上させます。
シームレスなスケーリングとデプロイメントクラウドは、ローカル開発からクラウドでの大規模展開へのシームレスな移行を可能にし、"write once, run anywhere "をサポートすることで、開発と展開の敷居を大幅に下げる。
高い安定性と信頼性各トレーニング環境は、安定した信頼性の高いトレーニング・プロセスを保証するために、故障隔離とセカンド・プルアップ機能で独立して動作します。
深いフレームワーク・シナジーアリ社の強化学習フレームワークROLLとの深い相乗効果により、インテリジェントな身体トレーニングの完全な閉ループを構成し、スタンドアロンから大規模なクラスタトレーニングまでシームレスに拡張する。
コスト最適化GPU推論サービスの集中化とCPUインスタンスの大規模展開により、トレーニングコストを大幅に削減。
プログラムによるインタラクションとデバッグプログラムによる Bash インタラクション機能を提供し、SDK と API を介してリモートデバッグと管理をサポートします。

ROCKの公式サイトは？

Githubリポジトリ:: https://github.com/alibaba/ROCK

ROCKは誰のためにあるのか

AI研究者と開発者強化学習や知的身体トレーニングなどの分野に焦点を当てると、アルゴリズムをテストし最適化するための効率的で安定したトレーニング環境が必要です。
ゲーム開発チームゲーム開発では、インテリジェントなNPCやプレイヤーエージェントを訓練する必要があります。
エンタープライズ・データ・サイエンティスト企業では、知的意思決定システムや自動化されたプロセスの最適化などのタスクを担当するため、ビジネス効率を向上させるために強化学習技術を活用する必要があります。
大学・研究機関人工知能や機械学習に関連する研究に携わる学者や学生は、柔軟で低コストの実験プラットフォームを必要としています。
クラウドサービス・プラットフォーム・プロバイダー強化学習トレーニングサービスをユーザーに提供するためには、スケーラブルで安定性の高いフレームワークが必要です。