RLlib 是一个开源的强化学习 (RL) 库，旨在构建和部署可扩展的强化学习应用。作为 Ray 项目的一部分，它提供了一个灵活的框架，用于在分布式计算环境中训练和部署强化学习策略。RLlib 抽象了分布式系统设置的复杂性，使开发者能够专注于算法和环境设计。它支持广泛的强化学习算法，集成了 TensorFlow 和 PyTorch 等深度学习框架，并且无需修改代码即可从单机扩展到大型集群。对于开发者而言，RLlib 简化了强化学习技术的实验过程，并使其能够轻松部署到对效率和可伸缩性至关重要的生产环境中。
RLlib 的优势在于其模块化设计和广泛的算法支持。它包含了流行强化学习算法的实现，例如近端策略优化 (PPO)、深度 Q 网络 (DQN) 和优势演员-评论家 (A3C)，这些算法可以通过 Python API 进行自定义或扩展。例如，开发者可以使用自定义模型替换默认的神经网络架构，或集成专门的奖励函数。该库还自动处理分布式训练，利用 Ray 的底层基础设施并行化环境模拟、策略更新和数据收集。这使得在数千个 CPU 核或 GPU 上训练智能体成为可能，且只需最少的配置。此外，RLlib 支持多智能体场景，允许在共享环境中进行多个智能体互动的实验——这是机器人或游戏 AI 研究中的常见需求。
RLlib 的实际应用涵盖了机器人、推荐系统和自主系统等行业。例如，开发者可以使用 RLlib 通过在集群上并行化数千个环境实例来训练模拟中的机械臂，从而大幅缩短训练时间。另一个例子是通过训练策略以最大化用户参与度同时平衡资源限制来优化实时广告投放。RLlib 还集成了 Ray Tune 等工具用于超参数优化，简化了实验流程。通过抽象基础设施问题，RLlib 使开发者能够专注于特定领域的挑战，即使是缺乏分布式系统深厚专业知识的团队也能使用先进的强化学习技术。其在简单性和可扩展性方面的平衡使其成为研究原型和生产系统的首选。