ROCK - 지능형 신체 훈련 환경을 위한 알리바바의 오픈 소스 샌드박스

ROCK이란 무엇인가요?

ROCK(Reinforcement Open Construction Kit)은 알리바바의 지능 훈련 환경을 위한 오픈소스 샌드박스로, 실제 환경에서 훈련을 위해 지능을 확장할 수 없는 문제를 해결하며, 안정성이 높은 샌드박스 관리 서비스를 제공하고 각 지능(Agent)은 서로 간섭하지 않는 독립된 "세이프 하우스"를 가지고 있습니다. ROCK은 안정성이 높은 샌드박스 관리 서비스를 제공하며, 각 에이전트마다 독립된 '세이프 하우스'가 있어 서로 간섭하지 않기 때문에 한 환경이 다운되더라도 다른 환경에 영향을 미치지 않습니다. ROCK은 만능 상태 모니터링, 지능형 로드 밸런싱, 자동 장애 복구 및 기타 기능을 갖추고 있어 훈련 프로세스의 안정성과 효율성을 보장합니다.ROCK과 Ali의 이전 강화 학습(RL) 훈련 프레임워크 ROLL ROLL은 알고리즘 학습을 담당하고, ROCK은 학습 환경을 제공하여 개발자가 단일 컴퓨터 실험부터 대규모 클러스터 학습까지 원활하게 확장할 수 있도록 지원합니다.

ROCK의 특징

• 탄력성 스케일링레이 기반 아키텍처는 복잡한 컴퓨팅 클러스터를 통합된 '환경 리소스 풀'로 추상화하여 1~10K에 이르는 대규모 환경에 대한 수요를 충족하기 위해 수천 개의 병렬 교육 환경을 몇 분 내에 자동으로 예약하고 풀업합니다.
• 프로그램된 상호 작용프로그래밍 방식의 Bash 상호 작용 기능 제공: 개발자는 SDK 및 HTTP API를 통해 로컬 터미널처럼 수백 개의 원격 샌드박스에서 심층적인 상호 작용을 하고 파일, 로그, 프로세스 상태를 확인하며 환경 변수를 동적으로 변경할 수도 있습니다.
• 유연한 배포클라우드는 로컬 독립 운영에서 클라우드 규모 배포에 이르기까지 "한 번 작성하면 어디서나 실행"을 원활하게 지원하는 강력한 도구로, 개발자는 로컬 개발 검증을 통해 구성을 수정할 필요 없이 클라우드에 직접 배포할 수 있습니다.
• 극도의 안정성샌드박스는 장애 격리, 세밀한 리소스 스케줄링, 빠른 상태 관리 등의 기능을 갖춘 Ali의 내부 핵심 인프라 표준에 따라 설계되었습니다. 각 샌드박스는 독립적으로 작동하므로 한 환경의 붕괴가 다른 환경에 영향을 미치지 않으며 몇 초 만에 풀업 및 재설정할 수 있습니다.
• 구조적 혁신모델서비스를 통해 에이전트 비즈니스 로직을 트레이닝 프레임워크에서 분리하면 유지보수 비용이 절감되고 호환성이 향상되며, 고가의 GPU 리소스를 트레이닝 프레임워크의 중앙 추론 서비스에 집중하는 ROCK 샌드박스는 저비용 CPU 인스턴스에서 대규모로 실행되므로 트레이닝 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

ROCK의 핵심 강점

• 대규모 병렬 교육단순한 작업부터 복잡한 다중 지능체 시나리오까지 다양한 요구 사항을 충족하기 위해 수천 개의 훈련 환경의 병렬 운영을 지원하며 훈련 효율성을 크게 향상시킵니다.
• 원활한 확장 및 배포클라우드는 로컬 개발에서 클라우드의 대규모 배포로 원활하게 전환하여 "한 번 작성하면 어디서나 실행"을 지원하므로 개발 및 배포의 문턱이 크게 낮아집니다.
• 높은 안정성과 신뢰성각 교육 환경은 오류 격리 및 2차 풀업 기능을 통해 독립적으로 작동하여 안정적이고 신뢰할 수 있는 교육 프로세스를 보장합니다.
• 딥 프레임워크 시너지Ali의 강화 학습 프레임워크 ROLL과 긴밀한 시너지를 발휘하여 독립형에서 대규모 클러스터 훈련으로 원활하게 확장되는 완전한 폐쇄형 지능형 신체 훈련 루프를 구성합니다.
• 비용 최적화중앙 집중식 GPU 추론 서비스 및 대규모 CPU 인스턴스 배포를 통해 학습 비용을 대폭 절감합니다.
• 프로그래밍 방식 상호 작용 및 디버깅프로그래밍 방식의 Bash 상호 작용 기능을 제공하고, SDK 및 API를 통해 원격 디버깅 및 관리를 지원하며, 개발자가 문제를 신속하게 찾아 해결할 수 있도록 도와줍니다.

ROCK 공식 웹사이트는 무엇인가요?

• 깃허브 리포지토리:: https://github.com/alibaba/ROCK

ROCK의 대상

• AI 연구자 및 개발자강화 학습 및 지능형 신체 훈련과 같은 영역에 초점을 맞추려면 알고리즘을 테스트하고 최적화할 수 있는 효율적이고 안정적인 훈련 환경이 필요합니다.
• 게임 개발 팀게임 개발 시 지능형 NPC 또는 플레이어 에이전트는 대규모 병렬 학습을 통해 게임 AI의 성능과 경험을 향상시켜야 합니다.
• 엔터프라이즈 데이터 과학자기업에서 지능형 의사결정 시스템 및 자동화된 프로세스 최적화와 같은 업무를 담당하고 있기 때문에 비즈니스 효율성을 개선하기 위해 강화 학습 기법을 활용할 필요가 있습니다.
• 대학 및 연구 기관인공지능 및 머신러닝 관련 연구에 종사하는 학자와 학생은 유연하고 저렴한 실험 플랫폼이 필요합니다.
• 클라우드 서비스 및 플랫폼 제공업체사용자에게 강화 학습 훈련 서비스를 제공하려면 확장 가능하고 안정성이 높은 기본 프레임워크가 필요합니다.