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14. 모델 배포 & 운영 강화학습 실험이 끝나면 ① 안전하게 저장 → ② 저지연 추론 서비스 → ③ 실시간 모니터링 세 단계로 프로덕션 파이프라인을 구성합니다.14-1. 학습된 에이전트 저장·로딩라이브러리저장로딩포인트 Stable Baselines3 model.save("ppo.zip") PPO.load("ppo.zip", env) env 스케일러·노말라이저도 자동 직렬화 PyTorch torch.save(net.state_dict(), "agent.pt") net.load_state_dict(...) 함수 정의 동일해야 함 (동일 클래스) ONNX torch.onnx.export(..., "agent.onnx") ONNX Runtime / Triton 플랫폼 독립 ·..

13. 주요 도구 & 라이브러리 실험을 “5분 만에” 돌릴 수 있는 세팅부터, 대규모 클러스터 학습까지— 가장 많이 사용하는 Gym / Stable Baselines3, 그리고 TensorFlow vs PyTorch 선택 가이드를 한눈에 정리했습니다.13-1. OpenAI Gym & Stable Baselines3 빠른 시작 그림 1-A · OpenAI Gym 그림 1-B · Stable Baselines 3# 1️⃣ 설치pip install "gymnasium[classic_control]" stable-baselines3[extra]# 2️⃣ 환경 만들기import gymnasium as gymenv = gym.make("CartPole-v1")# 3️⃣ 학습from..