Hugging Face'ta RL-Baselines3-Zoo Kullanımı

rl-baselines3-zoo, Stable Baselines3 kullanarak Pekiştirmeli Öğrenme için bir eğitim çerçevesidir.

Hub'da RL-Baselines3-Zoo'yu Keşfetme

RL-Baselines3-Zoo modellerini modeller sayfasının solundaki filtreleme özelliğini kullanarak bulabilirsiniz.

Stable-Baselines3 ekibi, ayarlanmış hiperparametrelere sahip +150 eğitimli Pekiştirmeli Öğrenme ajanından oluşan bir koleksiyonu burada barındırmaktadır.

Hub'daki tüm modeller, kullanışlı özelliklerle birlikte gelir:

1. Açıklama, eğitim yapılandırması ve daha fazlasını içeren otomatik olarak oluşturulmuş bir model kartı.
2. Keşfedilebilirliği artırmaya yardımcı olan meta etiketler.
3. Diğer modellerle karşılaştırma için değerlendirme sonuçları.
4. Ajanınızın performansını izleyebileceğiniz bir video widget'ı.

Mevcut modelleri kullanma

Hub'dan bir modeli load_from_hub kullanarak indirebilirsiniz:

# Download ppo SpaceInvadersNoFrameskip-v4 model and save it into the logs/ folder
python -m rl_zoo3.load_from_hub --algo dqn --env SpaceInvadersNoFrameskip-v4 -f logs/ -orga sb3
python enjoy.py --algo dqn --env SpaceInvadersNoFrameskip-v4  -f logs/

Üç parametre tanımlayabilirsiniz:

• --repo-name: Deponun adı.
• -orga: Bir Hugging Face kullanıcı adı veya kuruluşu.
• -f: Hedef klasör.

Modellerinizi paylaşma

Modellerinizi push_to_hub ile kolayca yükleyebilirsiniz. Bu işlem, modeli kaydeder, değerlendirir, bir model kartı oluşturur ve tam repoyu Hub'a göndermeden önce ajanınızın bir tekrar videosunu kaydeder.

python -m rl_zoo3.push_to_hub  --algo dqn  --env SpaceInvadersNoFrameskip-v4  --repo-name dqn-SpaceInvadersNoFrameskip-v4  -orga ThomasSimonini  -f logs/

Üç parametre tanımlayabilirsiniz:

• --repo-name: Deponun adı.
• -orga: Hugging Face kullanıcı adınız.
• -f: Modelin kaydedildiği klasör.

Ek kaynaklar

• RL-Baselines3-Zoo resmi eğitimli modeller
• RL-Baselines3-Zoo belgeleri