Acme는 DeepMind에서 개발한 오픈 소스 라이브러리로, 강화 학습 연구를 간소화하도록 설계되었습니다. 모듈식 에이전트 빌딩 블록, 구성 가능한 학습 루프, 통합 로깅 기능을 제공하여 빠른 실험과 다양한 환경에서 확장 가능한 분산 학습을 가능하게 합니다.
이 도구 홍보하기
이 도구 업데이트하기
Acme
Acme는 DeepMind에서 개발한 오픈 소스 라이브러리로, 강화 학습 연구를 간소화하도록 설계되었습니다. 모듈식 에이전트 빌딩 블록, 구성 가능한 학습 루프, 통합 로깅 기능을 제공하여 빠른 실험과 다양한 환경에서 확장 가능한 분산 학습을 가능하게 합니다.
추천
Acme란?
Acme는 Python 기반 프레임워크로, 강화 학습 에이전트 개발 및 평가를 쉽게 합니다. 미리 제작된 에이전트 구현(예: DQN, PPO, SAC), 환경 래퍼, 재생 버퍼 및 분산 실행 엔진을 포함합니다. 연구자들은 이들을 조합하여 새로운 알고리즘의 프로토타입을 만들고, 내장 로깅을 통해 학습 메트릭을 모니터링하며, 대규모 실험을 위한 확장 가능한 분산 파이프라인을 활용할 수 있습니다. Acme는 TensorFlow와 JAX와 통합되고, OpenAI Gym 인터페이스를 통한 맞춤형 환경 지원, 체크포인트 생성, 평가, 하이퍼파라미터 구성 유틸리티를 포함합니다.
Acme을 사용할 사람은?
- 강화 학습 연구자
- 머신 러닝 엔지니어
- 학계 및 산업 연구소
- 고급 Python 개발자
Acme 사용 방법은?
- 단계 1: Acme GitHub 저장소를 클론하고 프로젝트 폴더로 이동합니다.
- 단계 2: 종속성 설치: `pip install acme dm-env dm-tree chex jax tensorflow`.
- 단계 3: 스크립트에 Acme 모듈을 가져옵니다: `import acme`.
- 단계 4: OpenAI Gym 또는 dm_env를 사용하여 환경을 정의합니다.
- 단계 5: Acme 라이브러리의 에이전트(예: DQN, PPO)를 선택하거나 구현합니다.
- 단계 6: 학습 루프와 하이퍼파라미터를 구성합니다.
- 단계 7: `acme.run_experiment()` 또는 커스텀 학습 스크립트로 학습을 수행합니다.
- 단계 8: TensorBoard를 통해 메트릭을 모니터링하고 체크포인트를 저장합니다.
플랫폼
- mac
- windows
- linux
Acme의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- 사전 제작된 에이전트 구현(DQN, PPO, SAC 등)
- 모듈식 재생 버퍼 및 환경 래퍼
- 구성 가능 학습 루프와 스케줄러
- 확장 가능한 분산 실행 엔진
- 통합 로깅 및 평가 유틸리티
- TensorFlow 및 JAX 호환
- 체크포인트 및 메트릭 추적
장점
- 재사용 가능한 구성 요소로 RL 연구 가속화
- 새로운 알고리즘 프로토타이핑 간소화
- 대규모 분산 실험 지원
- 재현성 및 벤치마크 향상
- 맞춤형 환경과의 통합 용이
Acme의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 신규 강화 학습 알고리즘의 빠른 프로토타입 제작
- 표준 RL 에이전트의 맞춤형 작업에 대한 벤치마킹
- 대규모 RL 연구를 위한 분산 학습
- RL 개념의 교육적 데모
- 하이퍼파라미터 튜닝 및 자동 평가
Acme의 자주 묻는 질문
Acme 회사 정보
- Google DeepMind
Acme 리뷰
5/5
Acme의 주요 경쟁자와 대안은?
- Ray RLlib
- TensorFlow Agents
- Stable Baselines3
- OpenAI Spinning Up
- Dopamine
당신은 또한 좋아할 수 있습니다：
1.5M
14.58% AI 디자인 에이전트가 워크플로우를 자동화하여 이미지, 비디오, 3D 모델을 최대 10배 빠르게 생성합니다.
77.6K
18.77% Flowith는 무료 🍌Nano Banana Pro 및 기타 효과적인 모델을 제공하는 캔버스 기반 에이전트 워크스페이스입니다...
594
100.00% Phoenix AI Assistant는 지능형 자동화 및 개인화된 지원을 통해 작업을 간소화하는 데 도움을 줍니다.
--
다중 에이전트 시뮬레이션을 위한 플록킹 알고리즘을 구현하는 Python 기반 프레임워크로, AI 에이전트들이 동적으로 협력하고 내비게이션할 수 있도록 합니다.
--
리트리벌 강화 생성, 벡터 데이터베이스 지원, 도구 통합 및 맞춤형 워크플로우를 갖춘 자율형 LLM 에이전트를 가능하게 하는 오픈소스 프레임워크입니다.
--
Pipe Pilot은 LLM 기반 에이전트 파이프라인을 조율하는 Python 프레임워크로, 복잡한 다중 단계 AI 워크플로우를 쉽게 구현할 수 있습니다.
--
구글 Gemini의 추론 및 도구 사용 능력을 활용하여 AI 에이전트를 구축하기 위한 실용적인 코드 레시피를 제공하는 오픈소스 저장소입니다.
--
RModel은 고급 대화형 및 작업 기반 애플리케이션을 위해 LLM, 도구 통합, 메모리를 조율하는 오픈소스 AI 에이전트 프레임워크입니다.
--
시뮬레이션에서 자율주행 협력 조정을 위한 협력형 다중 에이전트 강화학습을 구현하는 오픈소스 프레임워크입니다.
--
도구 실행 및 메모리 지원 기능이 포함된 LLM 에이전트 구축용 Flet 기반 인터랙티브 채팅 UI를 갖춘 Python 라이브러리.
--
Agentic Workflow는 복잡한 자동화 작업을 위한 다중 에이전트 AI 워크플로우를 설계, 조율 및 관리하는 Python 프레임워크입니다.
--
SmolAgents를 보여주는 GitHub 데모로, 툴 통합이 가능한 가벼운 Python 프레임워크로 LLM 기반 다중 에이전트 작업 흐름을 조율합니다.
--
YAML과 유사한 사양을 사용하여 선언적으로 AI 에이전트 워크플로우를 쉽게 정의하고 실행할 수 있는 Python 프레임워크입니다.
245.5K
32.47% 모델 컨텍스트 프로토콜을 구현하는 파이썬 기반 프레임워크로, 사용자 정의 도구가 포함된 AI 에이전트 서버를 구축하고 실행합니다.
--
LangGraph는 Python 개발자가 모듈식 그래프 기반 파이프라인을 사용하여 맞춤형 AI 에이전트 워크플로우를 구축하고 오케스트레이션할 수 있도록 합니다.
--
기존 OpenAI Python SDK 인터페이스를 통해 Anthropic Claude API를 원활하게 호출할 수 있게 하는 Python 래퍼입니다.
--
Agent Adapters는 LLM 기반 에이전트를 다양한 외부 프레임워크 및 도구와 원활하게 통합할 수 있도록 플러그 가능 미들웨어를 제공합니다.
--
Java-Action-Storage는 분산 다중 에이전트 애플리케이션의 에이전트 행동을 기록, 저장 및 검색하는 LightJason 모듈입니다.