pufferlib

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PufferLib is a high-performance reinforcement learning library designed for fast parallel environment simulation and training. It achieves training at millions of steps per second through optimized vectorization, native multi-agent support, and efficient PPO implementation (PuffeRL). The library provides the Ocean suite of 20+ environments and seamless integration with Gymnasium, PettingZoo, and specialized RL fra...

PuffeRL is PufferLib's optimized PPO+LSTM training algorithm achieving 1M-4M steps/second.

Use the template script: scripts/envtemplate.py provides complete single-agent and multi-agent environment templates with examples of:

Cette compétence doit être utilisée lorsque vous travaillez avec des tâches d'apprentissage par renforcement, notamment une formation RL haute performance, le développement d'environnements personnalisés, la simulation parallèle vectorisée, les systèmes multi-agents ou l'intégration avec des environnements RL existants (Gymnasium, PettingZoo, Atari, Procgen, etc.). Utilisez cette compétence pour mettre en œuvre la formation PPO, créer des environnements PufferEnv, optimiser les performances RL ou développer des politiques avec des CNN/LSTM. Source : ovachiever/droid-tings.

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