pufferlib 是做什麼的？
請使用明確的版本設定檔來使用 PufferLib。上游目前有兩個不相容的介面：
| 設定檔 | 2026-07-23 狀態 | 主要用途 |
|---|---|---|
pufferlib==3.0.0 | 最新的穩定 PyPI 版本，發布於 2025-06-23 | Python/Gymnasium/PettingZoo 模擬、pufferlib.vector、Torch PuffeRL |
原始碼 4.0 | 上游預設分支；非最新的穩定 PyPI 成品 | 原生 C Ocean 環境、原生 CUDA 訓練器、可選的 Torch 備用方案 |
請勿將 3.0 的匯入與 4.0 的設定/CLI 範例混合使用。4.0 的重新設計已從目前的套件樹中移除 3.0 的 emulation、vector 和 pytorch 模組。
安全預設
- 從內建的合成、僅 CPU、無網路工具開始。
- 請勿透過點分隔路徑匯入任意環境。內建工具僅接受允許清單中的內建環境與 slug 識別碼。
- 請勿安裝或執行未經審查的環境套件、原生擴充、ROM、地圖、檢查點或 pickle 檔案。
- 驗證官方來源、不可變修訂版、授權條款、校驗和或憑證，以及建置掛鉤。將原生建置和首次執行置於沙箱中。
- 限制步驟數、環境數、代理數、工作者數、執行緒數、緩衝區數、記憶體、磁碟、渲染大小和實際時間。
- 保持訓練和評估環境/種子獨立。
- 預設日誌記錄為本機/無。外部日誌記錄需要明確選擇加入、揭露確認和獨立的上傳成品核准。
- 絕不透過 CLI、INI、JSON、標籤、執行名稱或記錄器設定傳遞 W&B 或 Neptune 憑證。絕不輸出它們。
- 絕不傾印所有環境變數或遞迴搜尋
.env。 - 在信任的沙箱載入之前，先對檢查點位元組進行雜湊處理；中繼資料檢查並非安全性的證明。
首次本機檢查
所有內建 CLI 均無相依性，並輸出嚴格的 JSON：
python3 scripts/env_template.py --help
python3 scripts/env_contract_validator.py
python3 scripts/benchmark_vectorization.py --backend serial
python3 scripts/train_template.py
python3 scripts/validate_plan.py
python3 scripts/repro_plan.py
預設值是合成、確定性、有界限、本機、僅 CPU、無網路且為空執行（如果訓練本應發生）。
安裝與來源
已發布的 3.0.0
PyPI 僅提供 pufferlib-3.0.0.tar.gz：
sha256: 7df3a3e3f5f894d78d2a1f5374097890aec01473183e748abefe4f3faa10eaa9
Requires-Python: >=3.9
在原始碼/建置審查後，建立一個固定的 uv 專案：
uv venv --python 3.11
uv add --exact --no-sync "pufferlib==3.0.0"
uv lock
uv sync --frozen
提交 pyproject.toml 和 uv.lock；驗證歸檔摘要和每個已解析的依賴項。原始碼建置可以編譯原生程式碼並取得建置資產，因此在沒有憑證或敏感掛載的沙箱中進行解析/建置。上傳的中繼資料未固定 Torch 或 CUDA；請勿聲稱 PyPI 未宣告的支援 CUDA 矩陣。
目前的 4.0 原始碼
2026-07-23 審查過的分支頭部為：
25647630e1b15330bb3153a5a0d3ff8d234c3acf
固定提交，而非分支 4.0：
uv add --no-sync \
"pufferlib @ git+https://github.com/PufferAI/PufferLib.git@25647630e1b15330bb3153a5a0d3ff8d234c3acf"
uv lock
目前的套件宣告 Python >=3.10 和 Torch >=2.9。上游 PufferTank 目前使用 Ubuntu 24.04、Python 3.12 和帶有 cu130 Torch 索引的 NVIDIA CUDA 13.0.2/cuDNN 開發映像，但未固定確切的 Torch wheel 或所有系統套件。將其視為參考，而非完整的鎖定。絕不直接從管線執行遠端安裝程式。
在任何安裝或建置之前，請先閱讀 references/training.md。
環境工作流程
1. 驗證合約
Gymnasium 的 reset 回傳 (observation, info)。Step 回傳：
(observation, reward, terminated, truncated, info)
驗證空間、形狀、dtype、有限獎勵、布林值、reset-before-step、reset-after-end、種子和清理。terminated 是 MDP 終端；truncated 是外部截斷，例如時間限制。為引導和指標保留此區別。
python3 scripts/env_contract_validator.py \
--steps 64 --episodes 8 --seed 42
2. 僅在審查後進行適配
已發布的 3.0 使用明確的包裝器：
import pufferlib.emulation
wrapped = pufferlib.emulation.GymnasiumPufferEnv(reviewed_gymnasium_instance)
對於審查過的 PettingZoo Parallel 環境：
wrapped = pufferlib.emulation.PettingZooPufferEnv(reviewed_parallel_instance)
沒有與舊技能相符的受支援 pufferlib.emulate(...) 捷徑。請閱讀 references/environments.md 和 references/integration.md。
3. 原生環境
已發布的 3.0 PufferEnv 需要在 super().__init__(buf) 之前提供 single_observation_space、single_action_space 和 num_agents。它使用就地向量緩衝區，並回傳分開的終止/截斷陣列加上一個資訊字典列表。
目前的 4.0 使用 C 繫結。從上游的 ocean/squared（單一代理）或 ocean/target（多代理）開始，在本機/清理模式下建置一個環境，並在最佳化之前驗證每個緩衝區大小/類型/索引。
向量化工作流程
已發布的 3.0：
import pufferlib.vector
vecenv = pufferlib.vector.make(
reviewed_creator,
backend=pufferlib.vector.Serial,
num_envs=4,
seed=42,
)
僅在序列化追蹤通過後才移至 Multiprocessing。記錄 num_envs、num_workers、batch_size、零複製模式、啟動方法、代理數量、遮罩和實際回傳的形狀。對於多代理環境，批次長度基於代理插槽，而不一定是 num_envs。
目前的 4.0 設定改為使用：
[vec]
total_agents = 4096
num_buffers = 2
num_threads = 16
請閱讀 references/vectorization.md。使用預熱和至少三次重複來基準化固定工作；分別報告模擬和端到端訓練的 SPS。內建基準測試僅測量其合成框架。
策略工作流程
已發布的 3.0 策略是從 single_observation_space/single_action_space 調整大小的 Torch 模組。穩定的循環組合使用 encode_observations 和 decode_actions；結構化模擬使用 pufferlib.pytorch.nativize_dtype 和 nativize_tensor。
目前的 4.0 Torch 備用方案組合如下：
pufferlib.models.Policy(encoder=encoder, decoder=decoder, network=network)
它提供 MLP、MinGRU、LSTM 和 GRU 網路選擇；--slowly 選擇此備用方案而非原生後端。檢查輸出/狀態形狀、遮罩、有限值、梯度和急切與編譯行為。請參閱 references/policies.md。
訓練與評估
已發布的 3.0 訓練器匯入：
from pufferlib import pufferl
trainer = pufferl.PuffeRL(train_config, vecenv, policy)
目前的 4.0 CLI：
puffer train ENV_NAME
puffer eval ENV_NAME --load-model-path EXACT_TRUSTED_PATH
puffer sweep ENV_NAME
預設情況下產生計畫而非啟動：
python3 scripts/train_template.py \
--profile pypi-3.0.0 \
--environment synthetic \
--device cpu \
--total-timesteps 10000
驗證自訂的嚴格 JSON 計畫：
python3 scripts/validate_plan.py --root . --config plan.json
架構會拒絕包含秘密金鑰的鍵、無界限資源、點分隔的環境路徑、無效的向量可除性、混合版本選項以及耦合的訓練/評估種子。請參閱 references/training.md。
日誌記錄
PufferLib 3.0 提供 W&B 和 Neptune；目前的 4.0 CLI 提供 W&B。兩者都是可選的外部服務。它們可能傳輸設定、指標、原始碼中繼資料、硬體遙測、輸出和已核准的成品，並涉及隱私、保留、存取控制和成本影響。
- W&B 憑證：命名環境變數
WANDB_API_KEY。 - Neptune 憑證：命名環境變數
NEPTUNE_API_TOKEN。 - 絕不將值放入引數/設定/日誌中。
- 在記錄之前清理設定鍵。
- 除非獲得明確核准，否則保持原始碼/模型上傳關閉。
計畫器需要兩者：
python3 scripts/train_template.py \
--logger wandb \
--enable-external-logging \
--acknowledge-external-disclosure
它僅報告所需的變數名稱，絕不讀取其值。
檢查點工作流程
PufferLib 3.0 和 4.0 Torch 備用方案使用 Torch 序列化；目前的原生 4.0 寫入不透明的 .bin 權重。PyTorch 警告不受信任的模型是程式，且 torch.load 使用反序列化。
python3 scripts/inspect_checkpoint.py checkpoint.pt \
--root . \
--expected-sha256 0123456789abcdef0123456789abcdef0123456789abcdef0123456789abcdef
檢查器僅進行雜湊處理和分類。它不會呼叫 torch.load、匯入 pickle/Torch、檢查歸檔成員或解壓縮檔案。在沙箱載入之前，請驗證來源、授權、架構、環境修訂版、側車中繼資料和校驗和。絕不要在可重現的評估中使用 latest。
內建檔案
腳本
scripts/env_template.py— 確定性合成 Gymnasium 風格範本。scripts/env_contract_validator.py— 有界限的合約和種子檢查。scripts/benchmark_vectorization.py— 有上限的序列/衍生合成基準測試。scripts/train_template.py— 非執行的 3.0/4.0 訓練計畫產生器。scripts/validate_plan.py— 嚴格的設定/資源/安全性驗證器。scripts/inspect_checkpoint.py— 無需反序列化的中繼資料/雜湊檢查。scripts/repro_plan.py— 分離種子的評估和基準測試計畫。
參考資料
references/environments.md— Gymnasium、穩定的 PufferEnv、模擬、原生 C。references/vectorization.md— 後端、形狀、啟動方法、基準測試。references/policies.md— 穩定/目前的策略合約和狀態安全性。references/training.md— 安裝、設定、CLI、PuffeRL、評估、日誌、檢查點。references/integration.md— 遷移矩陣、第三方和憑證安全性。
註明日期的上游來源
- PyPI pufferlib 3.0.0 — 發布於 2025-06-23；檢查於 2026-07-23。
- PyPI 3.0.0 中繼資料 — 摘要/依賴項；檢查於 2026-07-23。
- PufferLib 官方文件 — 目前的 4.0 文件；檢查於 2026-07-23。
- PufferLib 原始碼 — 預設分支和實作；檢查於 2026-07-23。
- PufferTank 4.0 Dockerfile — CUDA/Python 參考；檢查於 2026-07-23。
- PufferLib 2.0 論文 — Reinforcement Learning Journal, 2025；僅用於其聲稱的基準測試。
- PufferLib 相容性論文 — 提交於 2024-06-18；描述較早的 API/效能設定檔。
引用科學代理技能
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Kassis, T., Agarwal, V., He, Y., Patel, D., & Brueckner, A. M. (2026). Scientific Agent Skills: A Library of Procedural Knowledge for Research Agents. arXiv:2609.00065. https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.00065
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