Ray RLlib: A Composable and Scalable Reinforcement Learning Library

Ray RLlib是一个可组合和可扩展的强化学习库，由UC Berkeley的RISELab开发，基于Ray分布式计算框架。该库支持多种强化学习算法，包括PPO、DQN、SAC、IMPALA等，提供了统一的API和丰富的工具，是强化学习研究和应用领域最广泛使用的开源库之一。GitHub: ray-project/ray。