在 Hugging Face 上使用 ML-Agents
ml-agents 是一个开源工具包，它使使用 Unity 制作的游戏和模拟能够充当训练智能代理的环境。
在 Hub 中探索 ML-Agents
你可以在 模型页面 左侧的筛选器中找到 ml-agents 模型。
Hub 上的所有模型都带有有用的功能
- 自动生成的模型卡片，其中包含描述、训练配置等等。
- 有助于发现的元数据标签。
- 用于可视化训练指标的 Tensorboard 摘要文件。
- 指向 Spaces 网页演示的链接，你可以在浏览器中可视化你的代理在玩游戏。
安装库
要安装 ml-agents 库，你需要克隆仓库
# 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使用现有模型
你可以使用 mlagents-load-from-hf 从 Hub 下载模型。
mlagents-load-from-hf --repo-id="ThomasSimonini/MLAgents-Pyramids" --local-dir="./downloads"你需要定义两个参数
--repo-id: 你要下载的 Hugging Face 仓库名称。--local-dir: 下载模型的路径。
可视化代理在玩游戏
你可以在浏览器中直接观看任何模型玩游戏
- 转到你的模型仓库。
- 在
观看你的代理玩游戏部分，单击链接。 - 在演示中，在步骤 1 中，选择你的模型仓库，即模型 ID。
- 在步骤 2 中，选择你想要重放的模型。
分享您的模型
您可以使用mlagents-push-to-hf轻松上传您的模型。
mlagents-push-to-hf --run-id="First Training" --local-dir="results/First Training" --repo-id="ThomasSimonini/MLAgents-Pyramids" --commit-message="Pyramids"您需要定义四个参数。
--run-id：训练运行 ID 的名称。--local-dir：模型保存的位置。--repo-id：您要创建或更新的 Hugging Face 仓库的名称。它是<your huggingface username>/<the repo name>。--commit-message.