Hub documentation

Sử dụng ML-Agents trên Hugging Face

Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Sử dụng ML-Agents trên Hugging Face

ml-agents là một bộ công cụ mã nguồn mở cho phép các trò chơi và mô phỏng được tạo bằng Unity đóng vai trò là môi trường để huấn luyện các tác tử thông minh.

Khám phá ML-Agents trong Hub

Bạn có thể tìm các mô hình ml-agents bằng cách lọc ở phía bên trái của trang mô hình.

Tất cả các model trên Hub đều đi kèm với các tính năng hữu ích:

  1. Thẻ mô tả mô hình được tạo tự động, bao gồm phần mô tả, cấu hình huấn luyện và nhiều thông tin khác.
  2. Các thẻ metadata giúp tăng khả năng tìm kiếm.
  3. Các tệp tóm tắt Tensorboard để trực quan hóa các chỉ số huấn luyện.
  4. Một liên kết đến bản demo web trên Spaces, nơi bạn có thể trực quan hóa tác nhân của mình đang chơi trong trình duyệt.

Cài đặt thư viện

Để cài đặt thư viện ml-agents, bạn cần clone kho mã:

# 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

Sử dụng các mô hình có sẵn

Bạn có thể đơn giản tải xuống một mô hình từ Hub bằng cách sử dụng mlagents-load-from-hf.

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

Bạn cần định nghĩa hai tham số:

  • --repo-id: tên kho Hugging Face mà bạn muốn tải xuống.
  • --local-dir: đường dẫn để tải xuống mô hình.

Trực quan hóa một tác nhân đang chơi

Bạn có thể dễ dàng xem bất kỳ mô hình nào đang chạy trực tiếp trong trình duyệt của mình:

  1. Chuyển đến kho mô hình của bạn.
  2. Trong phần Watch Your Agent Play, nhấp vào liên kết.
  3. Trong demo, ở bước 1, hãy chọn kho lưu trữ mô hình của bạn, tức là id của mô hình.
  4. Trong bước 2, hãy chọn mô hình bạn muốn phát lại.

Chia sẻ các mô hình của bạn

Bạn có thể dễ dàng tải lên các mô hình của mình bằng cách sử dụng 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"

Bạn cần định nghĩa bốn tham số:

  • --run-id: tên của id phiên chạy huấn luyện.
  • --local-dir: nơi mô hình được lưu.
  • --repo-id: tên của kho Hugging Face mà bạn muốn tạo hoặc cập nhật. Nó có dạng <your huggingface username>/<the repo name>.
  • --commit-message.

Tài nguyên bổ sung

  • Tài liệu ML-Agents
  • Các demo Spaces Unity ML-Agents chính thức
Update on GitHub