[Ray RLlib로 강화학습 쉽게 사용하기] 6편: 멀티프로세싱과 분산 학습 설정하기
대규모 강화학습 실험에서는 단일 프로세스나 단일 머신에서 모든 환경과 데이터를 처리하기 어렵습니다. RLlib은 Ray의 강력한 분산 및 멀티프로세싱 기능을 바탕으로, 쉽게 Worker를 늘리고 클러스터로 확장하여 더 많은 데이터를 병렬로 수집하고 처리할 수 있습니다.이번 글에서는 다음 내용을 다룹니다.멀티프로세싱 지원: num_rollout_workers와 num_envs_per_worker 설정으로 병렬 환경 처리클러스터 모드: Ray 클러스터 구성으로 다중 노드 환경에서 RLlib 실행GPU/CPU 리소스 할당: .resources()를 통해 GPU 사용, 다중 GPU 설정대규모 실험 파이프라인: 대량의 환경, 알고리즘 조합 테스트를 위한 전략멀티프로세싱: Worker 수와 Env per Worke..