Pearl: A Production-ready Reinforcement Learning Agent
作者: Zheqing Zhu, Rodrigo de Salvo Braz, Jalaj Bhandari, Daniel Jiang, Yi Wan, Yonathan Efroni, Liyuan Wang, Ruiyang Xu, Hongbo Guo, Alex Nikulkov, Dmytro Korenkevych, Urun Dogan, Frank Cheng, Zheng Wu, Wanqiao Xu
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2023-12-06 (更新: 2024-09-02)
期刊: Journal of Machine Learning Research, 2024
💡 一句话要点
Pearl：一个面向生产环境的强化学习智能体框架，解决实际部署中的多重挑战。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 生产环境 模块化设计 探索-利用 部分可观测性
📋 核心要点
- 现有开源强化学习库在解决实际部署中遇到的探索-利用、部分可观测性、动态动作空间和安全等问题方面存在不足。
- Pearl通过模块化设计，旨在应对生产环境中强化学习的各种挑战，提供一个更全面、更易于使用的RL框架。
- 论文展示了Pearl的基准测试结果，并提供了Pearl在工业界应用的案例，验证了其在实际生产环境中的有效性。
📝 摘要（中文）
强化学习(RL)是优化长期目标的通用框架。尽管许多现实世界的问题可以用RL来形式化，但学习和部署一个高性能的RL策略需要一个系统来解决几个重要的挑战，包括探索-利用困境、部分可观察性、动态动作空间和安全问题。虽然这些挑战的重要性已被广泛认识，但现有的开源RL库并没有明确地解决它们。本文介绍Pearl，一个面向生产环境的RL软件包，旨在以模块化的方式应对这些挑战。除了展示基准测试结果外，我们还重点介绍了Pearl正在进行的行业应用示例，以证明其在生产用例中的优势。Pearl已在GitHub上开源，网址为github.com/facebookresearch/pearl，其官方网站为pearlagent.github.io。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决强化学习算法在实际生产环境中部署时面临的诸多挑战，包括但不限于：探索-利用的平衡、部分可观测性带来的信息缺失、动态变化的动作空间以及安全性约束。现有开源强化学习库通常只关注算法本身，而忽略了这些实际部署中至关重要的问题，导致算法难以直接应用于真实场景。
核心思路：Pearl的核心思路是提供一个模块化的、可扩展的强化学习框架，将解决上述挑战的各种组件集成在一起，并允许用户根据具体应用场景灵活选择和配置。通过这种方式，Pearl降低了强化学习算法在生产环境中部署的复杂性，提高了算法的可用性和可靠性。
技术框架：Pearl的整体架构包含以下几个主要模块：环境交互模块（负责与环境进行交互，收集数据）、策略学习模块（负责学习和更新策略）、探索策略模块（负责探索新的动作空间）、安全约束模块（负责保证策略的安全性）和评估模块（负责评估策略的性能）。这些模块之间通过定义良好的接口进行通信，可以方便地进行替换和扩展。
关键创新：Pearl最重要的技术创新在于其模块化的设计理念，它将强化学习算法的各个组成部分解耦，使得用户可以根据具体应用场景灵活选择和配置。此外，Pearl还提供了一系列预定义的模块，用于解决常见的实际部署问题，例如，基于模型的探索策略、安全约束学习算法等。
关键设计：Pearl的关键设计包括：1) 使用统一的接口定义各个模块，方便模块之间的替换和组合；2) 提供了一系列预定义的模块，用于解决常见的实际部署问题；3) 支持多种强化学习算法，包括基于价值的算法、基于策略的算法和Actor-Critic算法；4) 提供了丰富的工具，用于监控和调试强化学习算法的性能。
📊 实验亮点
论文通过基准测试验证了 Pearl 的性能。结果表明，Pearl 在多个经典强化学习任务上取得了与现有开源库相当甚至更好的性能。此外，论文还展示了 Pearl 在工业界的应用案例，例如，在推荐系统中，Pearl 可以学习到更有效的推荐策略，从而提高用户点击率和转化率。
🎯 应用场景
Pearl 具有广泛的应用前景，例如：机器人控制、推荐系统、资源调度、金融交易等。它可以帮助企业快速构建和部署高性能的强化学习智能体，从而提高生产效率、降低运营成本、改善用户体验。Pearl 的开源特性也使得它可以被广泛应用于学术研究和教育领域，促进强化学习技术的发展。
📄 摘要（原文）
Reinforcement learning (RL) is a versatile framework for optimizing long-term goals. Although many real-world problems can be formalized with RL, learning and deploying a performant RL policy requires a system designed to address several important challenges, including the exploration-exploitation dilemma, partial observability, dynamic action spaces, and safety concerns. While the importance of these challenges has been well recognized, existing open-source RL libraries do not explicitly address them. This paper introduces Pearl, a Production-Ready RL software package designed to embrace these challenges in a modular way. In addition to presenting benchmarking results, we also highlight examples of Pearl's ongoing industry adoption to demonstrate its advantages for production use cases. Pearl is open sourced on GitHub at github.com/facebookresearch/pearl and its official website is pearlagent.github.io.