sail-sg/envpool

Что это?

Ключевые возможности

• 01Пакетное выполнение шагов в средах через пул потоков на C++ с привязками pybind11.
• 02Совместимость с API Gymnasium и dm_env.
• 03Поддержка синхронного и асинхронного выполнения, в том числе для сред с одним и несколькими игроками.
• 04Поддержка множества семейств сред, например Atari, MuJoCo, DeepMind Control и Procgen.
• 05Пакетный рендеринг в формате rgb_array и поддержка XLA с JAX jit.

Сценарии использования

• Ускорение сбора данных для обучения с подкреплением на многоядерных машинах.
• Запуск экспериментов с Atari или MuJoCo с библиотеками вроде Stable-Baselines3, Tianshou или CleanRL.
• Добавление собственной среды с высокопроизводительной реализацией на C++.

Быстрый старт

1. 1

   Установите EnvPool из PyPI

   pip install envpool
2. 2

   Откройте консоль Python и импортируйте envpool, чтобы убедиться, что установка прошла успешно

Что важно знать

• !Для рендеринга MuJoCo в Linux требуется системная среда выполнения EGL/OpenGL, например libegl1, libopengl0 и libgl1-mesa-dri в Ubuntu.
• !В Linux для окружений Procgen необходимо отдельно установить системную среду выполнения Qt 5. Qt 5 также требуется для сборки из исходного кода.

В подборках

Темы

Частые вопросы

Что такое envpool?

Пул сред на C++ для обучения с подкреплением: параллельно запускает множество Gym-подобных сред, используя пул потоков. EnvPool — движок параллельного выполнения сред для обучения с подкреплением. Он управляет пулом сред на C++ с помощью пула потоков и предоставляет их Python через pybind11, позволяя за один вызов выполнить шаг сразу в нескольких средах. Поддерживаются API в стиле Gymnasium и dm_env, синхронный и асинхронный режимы, а взаимодействие по умолчанию происходит пакетами.

envpool можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

envpool распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

envpool всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в envpool — 21 окт. 2026 г..

Для чего можно использовать envpool?

Ускорение сбора данных для обучения с подкреплением на многоядерных машинах. Запуск экспериментов с Atari или MuJoCo с библиотеками вроде Stable-Baselines3, Tianshou или CleanRL. Добавление собственной среды с высокопроизводительной реализацией на C++.

Как установить envpool?

Установите EnvPool из PyPI: pip install envpool Откройте консоль Python и импортируйте envpool, чтобы убедиться, что установка прошла успешно

Где скачать envpool?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/sail-sg/envpool