Fugu-MT 論文翻訳(概要): TLeague: A Framework for Competitive Self-Play based Distributed Multi-Agent Reinforcement Learning

論文の概要: TLeague: A Framework for Competitive Self-Play based Distributed Multi-Agent Reinforcement Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12895v2
Date: Mon, 30 Nov 2020 03:23:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-21 02:18:34.007849
Title: TLeague: A Framework for Competitive Self-Play based Distributed Multi-Agent Reinforcement Learning
Title（参考訳）: TLeague: 競争力のあるセルフプレイベースの分散マルチエージェント強化学習フレームワーク
Authors: Peng Sun, Jiechao Xiong, Lei Han, Xinghai Sun, Shuxing Li, Jiawei Xu, Meng Fang, Zhengyou Zhang
Abstract要約: TLeagueは大規模なトレーニングを目標とし、いくつかのメインストリームMARLアルゴリズムを実装している。我々は、TLeagueの効率性と有効性を示すために、StarCraft II、ViZDoom、Pommermanについて実験を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.795986840557475
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Competitive Self-Play (CSP) based Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) has shown phenomenal breakthroughs recently. Strong AIs are achieved for several benchmarks, including Dota 2, Glory of Kings, Quake III, StarCraft II, to name a few. Despite the success, the MARL training is extremely data thirsty, requiring typically billions of (if not trillions of) frames be seen from the environment during training in order for learning a high performance agent. This poses non-trivial difficulties for researchers or engineers and prevents the application of MARL to a broader range of real-world problems. To address this issue, in this manuscript we describe a framework, referred to as TLeague, that aims at large-scale training and implements several main-stream CSP-MARL algorithms. The training can be deployed in either a single machine or a cluster of hybrid machines (CPUs and GPUs), where the standard Kubernetes is supported in a cloud native manner. TLeague achieves a high throughput and a reasonable scale-up when performing distributed training. Thanks to the modular design, it is also easy to extend for solving other multi-agent problems or implementing and verifying MARL algorithms. We present experiments over StarCraft II, ViZDoom and Pommerman to show the efficiency and effectiveness of TLeague. The code is open-sourced and available at https://github.com/tencent-ailab/tleague_projpage
Abstract（参考訳）: 競合型セルフプレイ(CSP)に基づくマルチエージェント強化学習(MARL)は,近年,驚くべきブレークスルーを示している。 Dota 2、Glory of Kings、Quake III、StarCraft IIなど、いくつかのベンチマークで強力なAIが実現されている。成功にもかかわらず、marlトレーニングは非常にデータ渇きが強く、ハイパフォーマンスエージェントを学ぶためには、トレーニング中に数十億フレーム(数兆フレームではないにせよ)を環境から見る必要がある。これは研究者やエンジニアにとってささいな困難をもたらし、より広い範囲の現実世界の問題にmarlを適用することを防ぐ。この問題に対処するため,本論文では,大規模トレーニングを目的としたTLeagueと呼ばれるフレームワークを記述し,いくつかの主ストリームCSP-MARLアルゴリズムを実装している。トレーニングは、標準的なkubernetesがクラウドネイティブな方法でサポートされている単一のマシンまたはハイブリッドマシン(cpuとgpu)のクラスタにデプロイすることができる。 tleagueは、分散トレーニングを行う際に高いスループットと合理的なスケールアップを実現する。モジュール設計のおかげで、他のマルチエージェント問題の解決やMARLアルゴリズムの実装や検証にも容易に拡張できる。我々は、TLeagueの効率性と有効性を示すために、StarCraft II、ViZDoom、Pommermanについて実験を行った。コードはオープンソースで、https://github.com/tencent-ailab/tleague_projpageで入手できる。

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