これはELF（Extensive Lightweight Framework）と呼ばれるLinuxアプリケーションで、最新リリースはELFsourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
OnWorks を使用して、ELF (Extensive Lightweight Framework) というアプリを無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショット：
ELF（拡張軽量フレームワーク）
説明：
ELF（Extensive, Lightweight, and Flexible）は、シミュレーション、データ収集、分散トレーニングを統合した、強化学習研究のための高性能プラットフォームです。C++ コアは高速な環境と同時実行アクターを提供し、Python バインディングはエージェント、リプレイ、最適化ループ用のシンプルな API を公開します。バッチステップ実行と共有メモリキューにより、トレーニング中に GPU を飽和状態に保つことで、シングルエージェントとマルチエージェントの両方の設定をサポートします。ELF は、強力な分析ツールとパブリックチェックポイントを備えた大規模なセルフプレイを実証する、最も有名な ELF OpenGo に代表される、広く使用されているリファレンスシステムを導入しました。その設計は再現性を重視しており、決定論的なシード、ログ記録、評価ハーネスにより、大規模な実験を追跡可能と比較可能になります。このプラットフォームはモジュール式（env、sampler、learner、collector）であるため、研究者はパイプラインを再設計することなく、新しい環境やアルゴリズムを導入できます。
オプション
- 高速 RL ループのための Python バインディングを備えた C++ シミュレーション コア
- 共有メモリキューを備えた分散アクター・学習者アーキテクチャ
- シングルエージェントおよびマルチエージェント環境とバッチステップのサポート
- ログ記録、評価、チェックポイント機能を備えた再現可能なトレーニング
- ELF OpenGoセルフプレイシステムを含むリファレンス実装
- 迅速な実験のためのプラグ可能な環境、リプレイバッファ、学習者
プログラミング言語
C + +
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/elf.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。