Использование ML-Agents в Hugging Face

ml-agents — это набор инструментов с открытым исходным кодом, который позволяет использовать игры и симуляции, созданные в Unity, в качестве сред для обучения интеллектуальных агентов.

Исследование ML-Agents в Hub

Модели ml-agents можно найти, применив фильтр слева на странице моделей.

Все модели на Hub поставляются с полезными функциями:

1. Автоматически сгенерированная карточка модели с описанием, конфигурацией обучения и другими сведениями.
2. Метки метаданных, которые помогают в поиске.
3. Файлы сводок Tensorboard для визуализации метрик обучения.
4. Ссылка на веб-демо в Spaces, где вы можете визуализировать игру вашего агента в браузере.

Установка библиотеки

Для установки библиотеки ml-agents необходимо клонировать репозиторий:

# Clone the repository
git clone https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents

# Go inside the repository and install the package
cd ml-agents
pip3 install -e ./ml-agents-envs
pip3 install -e ./ml-agents

Использование существующих моделей

Вы можете просто скачать модель с Hub с помощью mlagents-load-from-hf.

mlagents-load-from-hf --repo-id="ThomasSimonini/MLAgents-Pyramids" --local-dir="./downloads"

Необходимо определить два параметра:

• --repo-id: название репозитория Hugging Face, который вы хотите скачать.
• --local-dir: путь для загрузки модели.

Визуализация игры агента

Вы можете легко наблюдать за любой моделью в действии прямо в браузере:

1. Перейдите в репозиторий вашей модели.
2. В разделе Watch Your Agent Play щёлкните по ссылке.
3. В демо на шаге 1 выберите репозиторий модели, то есть идентификатор модели.
4. На шаге 2 выберите модель, которую вы хотите воспроизвести.

Обмен моделями

Вы можете легко загрузить свои модели с помощью mlagents-push-to-hf:

mlagents-push-to-hf --run-id="First Training" --local-dir="results/First Training" --repo-id="ThomasSimonini/MLAgents-Pyramids" --commit-message="Pyramids"

Необходимо определить четыре параметра:

• --run-id: имя идентификатора запуска обучения.
• --local-dir: место, где была сохранена модель.
• --repo-id: название репозитория Hugging Face, который вы хотите создать или обновить. Это <your huggingface username>/<the repo name>.
• --commit-message.

Дополнительные ресурсы

• Документация ML-Agents
• Официальные демо Unity ML-Agents Spaces