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Objectifs de la formation

Comprendre l'architecture et le fonctionnement de Ray RLlib

Configurer des environnements d’apprentissage par renforcement distribués

Implémenter des algorithmes standards et avancés avec RLlib

Optimiser, monitorer et diagnostiquer les entraînements déployés

Déployer à l’échelle et intégrer RLlib dans des pipelines d’intelligence artificielle

Programme

Jour 1Fondamentaux du framework Ray et de l’apprentissage par renforcement

Présentation générale de Ray (concepts clés, distributeur de tâches) ; notions d'apprentissage par renforcement (Markov Decision Process, politiques, récompenses) ; introduction à RLlib et survol de ses modules principaux ; prise en main des environnements compatibles OpenAI Gym ; installation et configuration de Ray et RLlib ; premiers entraînements simples en mode local.

Jour 2Exploration approfondie de RLlib : algorithmes et personnalisation

Présentation détaillée des algorithmes pris en charge (DQN, PPO, A3C, IMPALA, etc.) ; paramètres d’entraînement et stratégies de tuning ; personnalisation des environnements et des politiques ; introduction à la création de modèles customisés avec TensorFlow ou PyTorch ; intégration de callback pour suivi et logging ; gestion des ressources et du parallélisme.

Jour 3Déploiement, monitoring et industrialisation de RLlib

Entraînement distribué sur cluster (configuration multi-node, scaling) ; exploitation des outils de monitoring intégrés (TensorBoard, Ray Dashboard) ; bonnes pratiques pour la persistance, la récupération et l’export des modèles ; intégration avancée dans des workflows existants via Ray Tune ; gestion des échecs et troubleshooting ; exemples d’application industrielle (finance, robotique, logistique) ; conseils pour aller plus loin.

Méthode d'évaluation

Évaluation continue basée sur la réalisation d’exercices pratiques et de mini-projets
Étude de cas finale avec déploiement réel d’un agent RLlib

Méthode d'apprentissage

Cours interactifs avec supports détaillés
Démonstrations en direct sur des environnements réels et simulés
Mises en pratique guidées et ateliers techniques
Accès à un dépôt de notebooks et scripts RLlib personnalisés

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Maîtriser Ray RLlib : Formation complète à l'apprentissage par renforcement distribué

Objectifs de la formation

Programme

Méthode d'évaluation

Méthode d'apprentissage

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