通过 CartPole 游戏详细说明 PPO 优化过程

CartPole 介绍

在一个光滑的轨道上有个推车,杆子垂直微置在推车上,随时有倒的风险。系统每次对推车施加向左或者向右的力,但我们的目标是让杆子保持直立。杆子保持直立的每个时间单位都会获得 +1 的奖励。但是当杆子与垂直方向成 15 度以上的位置,或者推车偏离中心点超过 2.4 个单位后,这一轮局游戏结束。因此我们可以获得的最高回报等于 200 。我们这里就是要通过使用 PPO 算法来训练一个强化学习模型 actor-critic ,通过对比模型训练前后的游戏运行 gif 图,可以看出来我们训练好的模型能长时间保持杆子处于垂直状态。

库准备

python==3.10.9
tensorflow-gpu==2.10.0
imageio==2.26.1
keras==2.10,0
gym==0.20.0
pyglet==1.5.20
scipy==1.10.1

超参数设置

这段代码主要是导入所需的库,并设置了一些超参数。

    import numpy as np
    import tensorflow as tf
    from tensorflow import keras
    from tensorflow.keras import layers
    import gym
    import scipy.signal
    import time
    from tqdm import tqdm

    steps_per_epoch = 5000  # 每个 epoch 中训练的步数
    epochs = 20  # 用于训练的 epoch 数
    gamma = 0.90  # 折扣因子,用于计算回报
    clip_ratio = 0.2  # PPO 算法中用于限制策略更新的比率
    policy_learning_rate = 3e-4  # 策略网络的学习率
    value_function_learning_rate = 3e-4  # 值函数网络的学习率
    train_policy_iterations = 80  # 策略网络的训练迭代次数
    train_value_iterations = 80  # 值函数网络的训练迭代次数
    lam = 0.97  # PPO 算法中的 λ 参数
    target_kl = 0.01  # PPO 算法中的目标 KL 散度
    hidden_sizes = (64, 64) # 神经网络的隐藏层维度 
    render = False    # 是否开启画面渲染,False 表示不开启

模型定义

(1)这里定义了一个函数 discounted_cumulative_sums,接受两个参数 xdiscount,该函数的作用是计算给定奖励序列 x 的折扣累计和,折扣因子 discount 是一个介于 0 和 1 之间的值,表示对未来奖励的折扣程度。 在强化学习中,折扣累计和是一个常用的概念,表示对未来奖励的折扣累加。

def discounted_cumulative_sums(x, discount):
    return scipy.signal.lfilter([1], [1, float(-discount)], x[::-1], axis=0)[::-1]

(2)这里定义了一个Buffer类,用于存储训练数据。类中有如下主要的函数:

  • init: 初始化函数,用于设置成员变量的初始值

  • store: 将观测值、行为、奖励、价值和对数概率存储到对应的缓冲区中

  • finish_trajectory: 结束一条轨迹,用于计算优势和回报,并更新 trajectory_start_index 的值

  • get: 获取所有缓冲区的值,用在训练模型过程中。在返回缓冲区的值之前,将优势缓冲区的值进行标准化处理,使其均值为 0 ,方差为 1

    class Buffer:
        def __init__(self, observation_dimensions, size, gamma=0.99, lam=0.95):
            self.observation_buffer = np.zeros( (size, observation_dimensions), dtype=np.float32 )
            self.action_buffer = np.zeros(size, dtype=np.int32)
            self.advantage_buffer = np.zeros(size, dtype=np.float32)
            self.reward_buffer = np.zeros(size, dtype=np.float32)
            self.return_buffer = np.zeros(size, dtype=np.float32)
            self.value_buffer = np.zeros(size, dtype=np.float32)
            self.logprobability_buffer = np.zeros(size, dtype=np.float32)
            self.gamma, self.lam = gamma, lam
            self.pointer, self.trajectory_start_index = 0, 0
    
        def store(self, observation, action, reward, value, logprobability):
            self.observation_buffer[self.pointer] = observation
            self.action_buffer[self.pointer] = action
            self.reward_buffer[self.pointer] = reward
            self.value_buffer[self.pointer] = value
            self.logprobability_buffer[self.pointer] = logprobability
            self.pointer += 1
    
        def finish_trajectory(self, last_value=0):
            path_slice = slice(self.trajectory_start_index, self.pointer)
            rewards = np.append(self.reward_buffer[path_slice], last_value)
            values = np.append(self.value_buffer[path_slice], last_value)
            deltas = rewards[:-1] + self.gamma * values[1:] - values[:-1]
            self.advantage_buffer[path_slice] = discounted_cumulative_sums( deltas, self.gamma * self.lam )
            self.return_buffer[path_slice] = discounted_cumulative_sums(  rewards, self.gamma )[:-1]
            self.trajectory_start_index = self.pointer
    
        def get(self):
            self.pointer, self.trajectory_start_index = 0, 0
            advantage_mean, advantage_std = (  np.mean(self.advantage_buffer),  np.std(self.advantage_buffer), )
            self.advantage_buffer = (self.advantage_buffer - advantage_mean) / advantage_std
            return ( self.observation_buffer, self.action_buffer, self.advantage_buffer, self.return_buffer, self.logprobability_buffer, )
    
    

(3)这里定义了一个多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)的网络结构,有如下参数:

  • x:输入的张量
  • sizes:一个包含每一层的神经元个数的列表
  • activation:激活函数,用于中间层的神经元
  • output_activation:输出层的激活函数

该函数通过循环生成相应个数的全连接层,并将 x 作为输入传入。其中,units 指定每一层的神经元个数,activation 指定该层使用的激活函数,返回最后一层的结果。

def mlp(x, sizes, activation=tf.tanh, output_activation=None):
    for size in sizes[:-1]:
        x = layers.Dense(units=size, activation=activation)(x)
    return layers.Dense(units=sizes[-1], activation=output_activation)(x)

(4)这里定义了一个函数 logprobabilities,用于计算给定动作 a 的对数概率。函数接受两个参数,logitsa,其中 logits 表示模型输出的未归一化的概率分布,a 表示当前采取的动作。函数首先对 logits 进行 softmax 归一化,然后对归一化后的概率分布取对数,得到所有动作的对数概率。接着,函数使用 tf.one_hot 函数生成一个 one-hot 编码的动作向量,并与所有动作的对数概率向量相乘,最后对结果进行求和得到给定动作的对数概率。

def logprobabilities(logits, a):
    logprobabilities_all = tf.nn.log_softmax(logits)
    logprobability = tf.reduce_sum( tf.one_hot(a, num_actions) * logprobabilities_all, axis=1 )
    return logprobability

(5)这里定义了一个函数 sample_action。该函数接受一个 observation(观测值)参数,并在 actor 网络上运行该观测值以获得动作 logits(逻辑值)。然后使用逻辑值(logits)来随机采样出一个动作,并将结果作为函数的输出。

@tf.function
def sample_action(observation):
    logits = actor(observation)
    action = tf.squeeze(tf.random.categorical(logits, 1), axis=1)
    return logits, action

(6)这里定义了一个用于训练策略的函数train_policy。该函数使用带权重裁剪的 PPO 算法,用于更新 actor 的权重。

  • observation_buffer:输入的观测缓冲区
  • action_buffer:输入的动作缓冲区
  • logprobability_buffer:输入的对数概率缓冲区
  • advantage_buffer:输入的优势值缓冲区

在该函数内部,使用tf.GradientTape记录执行的操作,用于计算梯度并更新策略网络。计算的策略损失是策略梯度和剪裁比率的交集和。使用优化器policy_optimizer来更新actor的权重。最后,计算并返回 kl 散度的平均值,该值用于监控训练的过程。

@tf.function
def train_policy( observation_buffer, action_buffer, logprobability_buffer, advantage_buffer):
    with tf.GradientTape() as tape:   
        ratio = tf.exp( logprobabilities(actor(observation_buffer), action_buffer) - logprobability_buffer )
        min_advantage = tf.where(  advantage_buffer > 0, (1 + clip_ratio) * advantage_buffer, (1 - clip_ratio) * advantage_buffer, )
        policy_loss = -tf.reduce_mean( tf.minimum(ratio * advantage_buffer, min_advantage) )
    policy_grads = tape.gradient(policy_loss, actor.trainable_variables)
    policy_optimizer.apply_gradients(zip(policy_grads, actor.trainable_variables))
    kl = tf.reduce_mean( logprobability_buffer - logprobabilities(actor(observation_buffer), action_buffer) )
    kl = tf.reduce_sum(kl)
    return kl

(7)这里实现了价值函数(critic)的训练过程,函数接受两个参数:一个是 observation_buffer,表示当前存储的状态观察序列;另一个是 return_buffer,表示状态序列对应的回报序列。在函数内部,首先使用 critic 模型来预测当前状态序列对应的状态值(V), 然后计算当前状态序列的平均回报与 V 之间的均方误差,并对其进行求和取平均得到损失函数 value_loss。接下来计算梯度来更新可训练的变量值。

@tf.function
def train_value_function(observation_buffer, return_buffer):
    with tf.GradientTape() as tape:  
        value_loss = tf.reduce_mean((return_buffer - critic(observation_buffer)) ** 2)
    value_grads = tape.gradient(value_loss, critic.trainable_variables)
    value_optimizer.apply_gradients(zip(value_grads, critic.trainable_variables))
    

游戏初始化

这里用于构建强化学习中的 Actor-Critic 网络模型。首先,使用 gy m库中的 CartPole-v0 环境创建一个环境实例 env 。然后,定义了两个变量,分别表示观测空间的维度 observation_dimensions 和动作空间的大小 num_actions,这些信息都可以从 env 中获取。接着,定义了一个 Buffer 类的实例,用于存储每个时间步的观测、动作、奖励、下一个观测和 done 信号,以便后面的训练使用。

然后,使用 Keras 库定义了一个神经网络模型 Actor ,用于近似模仿策略函数,该模型输入是当前的观测,输出是每个动作的概率分布的对数。

另外,还定义了一个神经网络模型 Critic ,用于近似模仿值函数,该模型输入是当前的观测,输出是一个值,表示这个观测的价值。最后,定义了两个优化器,policy_optimizer 用于更新 Actor 网络的参数,value_optimizer 用于更新 Critic 网络的参数。

env = gym.make("CartPole-v0")
observation_dimensions = env.observation_space.shape[0]
num_actions = env.action_space.n
buffer = Buffer(observation_dimensions, steps_per_epoch)

observation_input = keras.Input(shape=(observation_dimensions,), dtype=tf.float32)
logits = mlp(observation_input, list(hidden_sizes) + [num_actions], tf.tanh, None)
actor = keras.Model(inputs=observation_input, outputs=logits)
value = tf.squeeze( mlp(observation_input, list(hidden_sizes) + [1], tf.tanh, None), axis=1 )
critic = keras.Model(inputs=observation_input, outputs=value)

policy_optimizer = keras.optimizers.Adam(learning_rate=policy_learning_rate)
value_optimizer = keras.optimizers.Adam(learning_rate=value_function_learning_rate)


保存未训练时的运动情况

在未训练模型之前,将模型控制游戏的情况保存是 gif ,可以看出来技术很糟糕,很快就结束了游戏。

import imageio
start = env.reset() 
frames = []
for t in range(steps_per_epoch):
    frames.append(env.render(mode='rgb_array'))
    start = start.reshape(1, -1)
    logits, action = sample_action(start)
    start, reward, done, _ = env.step(action[0].numpy())
    if done:
        break

with imageio.get_writer('未训练前的样子.gif', mode='I') as writer:
    for frame in frames:
        writer.append_data(frame)
        

模型训练

这里主要是训练模型,执行 eopch 轮,每一轮中循环 steps_per_epoch 步,每一步就是根据当前的观测结果 observation 来抽样得到下一步动作,然后将得到的各种观测结果、动作、奖励、value 值、对数概率值保存在 buffer 对象中,待这一轮执行游戏运行完毕,收集了一轮的数据之后,就开始训练策略和值函数,并打印本轮的训练结果,不断重复这个过程,

observation, episode_return, episode_length = env.reset(), 0, 0
for epoch in tqdm(range(epochs)):
    sum_return = 0
    sum_length = 0
    num_episodes = 0

    for t in range(steps_per_epoch):
        if render:
            env.render()

        observation = observation.reshape(1, -1)
        logits, action = sample_action(observation)
        observation_new, reward, done, _ = env.step(action[0].numpy())
        episode_return += reward
        episode_length += 1

        value_t = critic(observation)
        logprobability_t = logprobabilities(logits, action)

        buffer.store(observation, action, reward, value_t, logprobability_t)

        observation = observation_new

        terminal = done
        if terminal or (t == steps_per_epoch - 1):
            last_value = 0 if done else critic(observation.reshape(1, -1))
            buffer.finish_trajectory(last_value)
            sum_return += episode_return
            sum_length += episode_length
            num_episodes += 1
            observation, episode_return, episode_length = env.reset(), 0, 0

    ( observation_buffer, action_buffer, advantage_buffer,  return_buffer, logprobability_buffer, ) = buffer.get()

    for _ in range(train_policy_iterations):
        kl = train_policy( observation_buffer, action_buffer, logprobability_buffer, advantage_buffer )
        if kl > 1.5 * target_kl:
            break

    for _ in range(train_value_iterations):
        train_value_function(observation_buffer, return_buffer)

    print( f"完成第 {epoch + 1} 轮训练, 平均奖励: {sum_length / num_episodes}" )
    

打印:

完成第 1 轮训练, 平均奖励: 30.864197530864196
完成第 2 轮训练, 平均奖励: 40.32258064516129
...
完成第 9 轮训练, 平均奖励: 185.1851851851852
完成第 11 轮训练, 平均奖励: 172.41379310344828
...
完成第 14 轮训练, 平均奖励: 172.41379310344828
...
完成第 18 轮训练, 平均奖励: 185.1851851851852
...
完成第 20 轮训练, 平均奖励: 200.0

保存训练后的运动情况

在训练模型之后,将模型控制游戏的情况保存是 gif ,可以看出来技术很娴熟,可以在很长的时间内使得棒子始终保持近似垂直的状态。

import imageio
start = env.reset()
frames = []
for t in range(steps_per_epoch):
    frames.append(env.render(mode='rgb_array'))
    start = start.reshape(1, -1)
    logits, action = sample_action(start)
    start, reward, done, _ = env.step(action[0].numpy())
    if done:
        break


with imageio.get_writer('训练后的样子.gif', mode='I') as writer:
    for frame in frames:
        writer.append_data(frame)
        
        

训练后的样子.gif

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四、AI大模型商业化落地方案

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阶段1:AI大模型时代的基础理解

  • 目标:了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
  • 内容
    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
    • L1.4.1 知识大模型
    • L1.4.2 生产大模型
    • L1.4.3 模型工程方法论
    • L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2:AI大模型API应用开发工程

  • 目标:掌握AI大模型API的使用和开发,以及相关的编程技能。
  • 内容
    • L2.1 API接口
    • L2.1.1 OpenAI API接口
    • L2.1.2 Python接口接入
    • L2.1.3 BOT工具类框架
    • L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
    • L2.2.1 什么是Prompt
    • L2.2.2 Prompt框架应用现状
    • L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
    • L2.2.4 Prompt框架与Thought
    • L2.2.5 Prompt框架与提示词
    • L2.3 流水线工程
    • L2.3.1 流水线工程的概念
    • L2.3.2 流水线工程的优点
    • L2.3.3 流水线工程的应用
    • L2.4 总结与展望

阶段3:AI大模型应用架构实践

  • 目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。
  • 内容
    • L3.1 Agent模型框架
    • L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
    • L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
    • L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
    • L3.2 MetaGPT
    • L3.2.1 MetaGPT的基本概念
    • L3.2.2 MetaGPT的工作原理
    • L3.2.3 MetaGPT的应用场景
    • L3.3 ChatGLM
    • L3.3.1 ChatGLM的特点
    • L3.3.2 ChatGLM的开发环境
    • L3.3.3 ChatGLM的使用示例
    • L3.4 LLAMA
    • L3.4.1 LLAMA的特点
    • L3.4.2 LLAMA的开发环境
    • L3.4.3 LLAMA的使用示例
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4:AI大模型私有化部署

  • 目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。
  • 内容
    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划:

  • 阶段1:1-2个月,建立AI大模型的基础知识体系。
  • 阶段2:2-3个月,专注于API应用开发能力的提升。
  • 阶段3:3-4个月,深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
  • 阶段4:4-5个月,专注于高级模型的应用和部署。
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