Hub documentation
Hugging Face'te ML-Agents Kullanımı
Tek Oturum Açma (SSO) Denetim Kayıtları Depolama Bölgeleri Özel veri setleri için Data Studio Kaynak Grupları (Erişim Denetimi) Gelişmiş Hesaplama Seçenekleri Gelişmiş Güvenlik Token Yönetimi Hizmet Hesapları Yayıncı Analitiği Gating Grup Koleksiyonları Ağ Güvenliği İndirme Analitiği Hız Sınırları Blog Yazıları
PRO Plan Depolar Depolarla Başlama Depo Ayarları Depolama Sınırları Depolama Arka Ucu (Xet) Yerel Önbellek Pull Request'ler ve Tartışmalar Bildirimler Koleksiyonlar Webhook'lar GitHub Actions Notebook'lar Sonraki Adımlar Lisanslar
Modeller Model Hub Model Kartları Değerlendirme Sonuçları Liderlik Tablosu Verileri Kapılı Modeller Model Yükleme Modelleri İndirme Entegre Kütüphaneler
Veri Setleri Adaptörler AllenNLP BERTopic Asteroid Diffusers ESPnet fastai Flair Keras TF-Keras (eski) ML-Agents mlx-image MLX OpenCLIP PaddleNLP peft RL-Baselines3-Zoo Sample Factory Sentence Transformers SetFit spaCy SpanMarker SpeechBrain Stable-Baselines3 Stanza TensorBoard timm Transformers Transformers.js Unity Sentis
Model Widget'leri Model Çıkarımı Modeller İndirme İstatistikleri Model Yayın Kontrol Listesi Donanım Yerel Uygulamalar Sıkça Sorulan Sorular Gelişmiş Konular Veri Setleri Genel Bakış Veri Seti Kartları Kapılı Veri Setleri Veri Setleri Yükleme Veri Setlerinin Yüklenmesi (LLM'ler için) Veri Setleri İndirme Akışkan Veri Setleri Entegre Kütüphaneler Data Studio Ajan İzleri Veri Setleri İndirme İstatistikleri
Spaces Spaces Genel Bakış Spaces GPU Yükseltmeleri Spaces ZeroGPU Spaces Geliştirme Modu Spaces Disk Kullanımı ve Depolama Spaces Özel Alan Adı MCP sunucuları olarak Spaces Ajan Araçları Olarak Spaces Spaces olarak API Uç Noktaları Gradio Spaces Streamlit Spaces Statik HTML Uzayları Docker Spaces Space'inizi gömün Spaces'i Docker ile çalıştırın Spaces Yapılandırma Referansı HF ile Giriş Yap düğmesi Öne Çıkan Uzaylar Spaces Güncelleme Geçmişi Gelişmiş Konular
Depolama Kovaları new Konteyner Görselleri new İşler İşler Genel Bakış Hızlı Başlangıç Fiyatlandırma ve Faturalandırma İşleri Yönet Yapılandırma Docker görüntülerini kullanma Modelleri Sun Model Eğitimi Örnekler & Eğitimler Büyük Veri Setlerini İşleme İşleri Zamanla Webhook Otomasyonu Referans
Ajanlar Ajanlar Genel Bakış Yapay Zeka Ajanları için Hugging Face CLI Hugging Face MCP Sunucusu Hugging Face Agent Skills HF SDK ile ajan oluşturma llama.cpp ile Yerel Ajanlar Ajan Kütüphaneleri Oturum İzleri Biçimi
Diğer Hugging Face'te ML-Agents Kullanımı
ml-agents, Unity ile oluşturulan oyunların ve simülasyonların zeki ajanların eğitim ortamları olarak kullanılmasını sağlayan açık kaynak bir araç kitidir.
Hub'da ML-Agents'ı Keşfetme
modeller sayfasının sol tarafında filtreleyerek ml-agents modellerini bulabilirsiniz.
Hub'daki tüm modeller, kullanışlı özelliklerle birlikte gelir:
- Açıklama, eğitim yapılandırması ve daha fazlasını içeren otomatik olarak oluşturulmuş bir model kartı.
- Keşfedilebilirliği artırmaya yardımcı olan meta etiketler.
- Eğitim metriklerini görselleştirmek için Tensorboard özet dosyaları.
- Tarayıcınızda ajanınızın oynadığını görselleştirebileceğiniz Spaces web demosuna giden bağlantı.

Kütüphaneyi yükleyin
ml-agents kütüphanesini yüklemek için depoyu klonlamanız gerekir:
# 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-agentsMevcut modelleri kullanma
Modeli Hub'dan mlagents-load-from-hf kullanarak kolayca indirebilirsiniz.
mlagents-load-from-hf --repo-id="ThomasSimonini/MLAgents-Pyramids" --local-dir="./downloads"İki parametre tanımlamanız gerekir:
--repo-id: İndirmek istediğiniz Hugging Face deposunun adı.--local-dir: modelin indirileceği yol.
Bir ajanın oynadığını görselleştirin
Herhangi bir modelin tarayıcınızda doğrudan oynanışını kolayca izleyebilirsiniz:
- Model deposunuza gidin.
Watch Your Agent Playbölümünde bağlantıya tıklayın.- Demoda, 1. adımda, model kimliği olan model deposunuzu seçin.
- 2. adımda, yeniden oynatmak istediğiniz modeli seçin.
Modellerinizi paylaşma
Modellerinizi mlagents-push-to-hf kullanarak kolayca yükleyebilirsiniz:
mlagents-push-to-hf --run-id="First Training" --local-dir="results/First Training" --repo-id="ThomasSimonini/MLAgents-Pyramids" --commit-message="Pyramids"Dört parametre tanımlamanız gerekir:
--run-id: eğitim çalıştırma kimliğinin adı.--local-dir: modelin kaydedildiği yer.--repo-id: Oluşturmak veya güncellemek istediğiniz Hugging Face deposunun adı.<your huggingface username>/<the repo name>biçimindedir.--commit-message.
Ek kaynaklar
- ML-Agents belgeleri
- Resmi Unity ML-Agents Spaces demonstrasyonları