Реализации алгоритмов обучения с подкреплением на PyTorch — надёжная и единообразная отправная точка для исследований и практических задач.
Farama-Foundation/Gymnasium
Стандартный Python API для одноагентных сред обучения с подкреплением и набор эталонных сред, форк OpenAI Gym.
- Звёзды
- 12,704
- Форки
- 1,513
- Открытые issues
- 117
- Последний коммит
- 7 дней назад
Что это?
Gymnasium предоставляет общий интерфейс между алгоритмами обучения с подкреплением и средами, в которых они обучаются. Каждая среда предоставляет методы reset и step, а также пространства наблюдений и действий, поэтому агент, написанный для одной среды, можно запустить на другой без изменений в коде обучения.
Библиотека включает стандартный набор сред, сгруппированных в семейства Classic Control, Box2D, Toy Text, MuJoCo и Atari. Функция `gymnasium.make` создаёт среду по ID, например "CartPole-v1". Дополнительные семейства устанавливаются как опциональные extras, например `pip install "gymnasium[atari]"`, потому что некоторые зависимости для физики и эмуляторов трудно установить на любой системе. В ID сред есть суффиксы версий, которые увеличиваются, если изменения могут повлиять на результаты обучения.
Gymnasium — форк OpenAI Gym, который поддерживает Farama Foundation после того, как OpenAI передала ей сопровождение проекта. Сторонние среды, following тому же API, можно использовать вместе с ним, а проект применяется вместе со связанными библиотеками, например PettingZoo для многоагентных задач.
Ключевые возможности
- 01Стандартный API reset/step, общий для всех поддерживаемых сред
- 02Встроенные семейства сред: Classic Control, Box2D, Toy Text, MuJoCo и Atari
- 03Создание сред по ID с помощью `gymnasium.make`
- 04Опциональные extras для установки только нужных семейств сред
- 05Версионированные ID сред для воспроизводимости результатов
Сценарии использования
- Сравнение нового алгоритма обучения с подкреплением на стандартных задачах
- Обучение обучению с подкреплением на простых средах вроде CartPole и Toy Text
- Отладка реализаций агентов на небольших дискретных средах
- Подключение пользовательской или сторонней среды к существующему коду агентов
Быстрый старт
- 1
Установите базовую библиотеку с помощью pip
pip install gymnasium - 2
Установите дополнительные зависимости для одного семейства окружений, например Atari
pip install "gymnasium[atari]" - 3
Создайте окружение и выполняйте шаги в нём с помощью примера кода из README
Что важно знать
- Многим семействам окружений нужны дополнительные зависимости, а некоторые из них сложно установить в определённых системах.
Темы
Частые вопросы
- Что такое Gymnasium?
- Стандартный Python API для одноагентных сред обучения с подкреплением и набор эталонных сред, форк OpenAI Gym. Gymnasium предоставляет общий интерфейс между алгоритмами обучения с подкреплением и средами, в которых они обучаются. Каждая среда предоставляет методы reset и step, а также пространства наблюдений и действий, поэтому агент, написанный для одной среды, можно запустить на другой без изменений в коде обучения.
- Gymnasium можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- Gymnasium распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- Gymnasium всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в Gymnasium — 14 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать Gymnasium?
- Сравнение нового алгоритма обучения с подкреплением на стандартных задачах Обучение обучению с подкреплением на простых средах вроде CartPole и Toy Text Отладка реализаций агентов на небольших дискретных средах Подключение пользовательской или сторонней среды к существующему коду агентов
- Как установить Gymnasium?
- Установите базовую библиотеку с помощью pip: pip install gymnasium Установите дополнительные зависимости для одного семейства окружений, например Atari: pip install "gymnasium[atari]" Создайте окружение и выполняйте шаги в нём с помощью примера кода из README
- Где скачать Gymnasium?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/Farama-Foundation/Gymnasium
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Ориентированная на AI платформа Microsoft для количественных инвестиций: данные, обучение моделей, бэктестинг и исполнение ордеров.
Ray — единый фреймворк для масштабирования приложений на Python и ИИ: от ноутбука до кластера, с распределённой средой выполнения и библиотеками для ИИ.
Фреймворк на Python для создания, масштабирования и развёртывания AI- и ML-процессов — от прототипов в ноутбуках до production-оркестраторов.
Облачная платформа для самостоятельного хостинга команды взаимодействующих AI-агентов, которые могут вызывать друг друга.
Настраиваемый фреймворк для оценки LLM, VLM и AIGC-моделей на бенчмарках, нагрузочного тестирования производительности инференса и просмотра результатов на дашборде.