[Ray RLlib로 강화학습 쉽게 사용하기] 8편: 종합 정리 및 실제 프로젝트 적용 가이드

이 시리즈를 여기까지 따라오셨다면, 이제 RLlib을 활용해 강화학습 알고리즘을 손쉽게 실행하고, 다양한 파라미터를 Config로 설정하며, 로그 관리, 체크포인트, 분산 학습, 사용자 정의 환경 연동, 콜백 등 광범위한 기능을 다룰 수 있는 역량을 갖추게 되었을 것입니다.지금까지 다룬 주요 내용들을 간략히 정리하고, 실제 프로젝트에서 RLlib을 적용할 때 고려해야 할 포인트를 짚어보며 마무리하겠습니다.지금까지의 내용 정리RLlib 기본 구조 및 Config 활용 (1~2편):Trainer, Policy, Worker 개념 이해Config 객체로 환경, 알고리즘, 프레임워크(Torch/TF), 롤아웃 및 학습 파라미터 설정결과적으로 코드 변경 없이도 다양한 실험 세팅 가능이산 행동 알고리즘 (DQN 변..