对于大规模训练，最佳的 RL 框架通常是 Ray 的 RLlib，因为它具有可扩展性、灵活性和可用于生产的设计。RLlib 构建于 Ray 之上，Ray 是一个分布式计算框架，可简化跨集群的并行化。它支持多种算法（例如，PPO、IMPALA、SAC），并与 Ray Tune 等工具集成以进行超参数优化。它的架构分离了策略评估、训练和推理，从而实现高效的资源利用。例如，RLlib 可以扩展到数千个worker，只需进行最少的代码更改，这使其非常适合在海量数据集或分布式环境（如多智能体模拟）上训练复杂模型。
DeepMind 的 Acme 是另一个强大的选择，特别是对于以研究为中心的团队。Acme 强调模块化和可重复性，提供最先进算法（例如，DQN、R2D2）的实现，并具有清晰、可重用的组件。它利用 JAX 进行加速计算，通过即时 (JIT) 编译和自动微分实现快速执行。Acme 还包括用于分布式训练的工具，例如用于协调分布式代理的 Launchpad。例如，在海量数据集上训练模型的团队可以使用 Acme 基于 JAX 的模块来优化 TPU/GPU 集群的性能，同时保持代码的可读性。它的设计鼓励实验，允许开发人员交换环境或重放缓冲区等组件，而无需重写整个管道。
对于在云环境中运营的团队，Amazon SageMaker RL 提供托管基础设施和与 AWS 的紧密集成。SageMaker RL 抽象了集群管理、自动缩放和超参数调整，让开发人员专注于算法设计。它支持流行的框架（如 TensorFlow 和 PyTorch），并包括内置算法（例如，基于 Ray 的变体）。一个实际用例是在 AWS 上训练推荐系统模型：SageMaker RL 可以自动配置 GPU 实例、处理数据分片并优化成本。虽然与 RLlib 或 Acme 相比，它的可定制性较低，但它可以减少已经使用 AWS 的团队的运营开销。最终的选择取决于优先级：RLlib 用于可扩展性，Acme 用于前沿研究，或者 SageMaker 用于云原生工作流程。