Rollout Engine

FlexMARL框架增强了基于LLM的多智能体强化学习基础设施

研究人员推出FlexMARL，一个旨在解决大规模多智能体强化学习（MARL）基础设施挑战的新框架，特别针对基于LLM的系统。FlexMARL采用图驱动的方法，将多智能体执行图（MEG）概念化为一个中心数据中心。该框架旨在通过采用依赖并行采样方法、分层负载均衡和智能体级别的异步流水线来克服Rollout偏差和同步障碍等问题。在生产集群上的实证测试表明，与现有框架相比，FlexMARL实现了显著的加速和更高的硬件利用率。