Hugging Face에서 ML-Agents 사용

ml-agents는 Unity로 만든 게임과 시뮬레이션을 지능형 에이전트 학습 환경으로 활용할 수 있도록 하는 오픈소스 툴킷입니다.

Hub에서 ML-Agents 탐색

모델 페이지 왼쪽에서 필터링하여 ml-agents 모델을 찾을 수 있습니다.

Hub의 모든 모델에는 유용한 기능이 함께 제공됩니다:

1. 설명, 학습 구성 및 기타 항목이 포함된 자동 생성된 모델 카드
2. 검색 가능성을 높이는 메타데이터 태그.
3. 학습 메트릭을 시각화하기 위한 Tensorboard summary 파일.
4. 브라우저에서 에이전트가 플레이하는 모습을 시각화할 수 있는 Spaces 웹 데모에 대한 링크입니다.

라이브러리 설치

ml-agents 라이브러리를 설치하려면 저장소를 클론해야 합니다:

# 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

기존 모델 사용

mlagents-load-from-hf를 사용하여 Hub에서 모델을 다운로드할 수 있습니다.

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

두 가지 매개변수를 정의해야 합니다:

• --repo-id: 다운로드하려는 Hugging Face 저장소의 이름.
• --local-dir: 모델을 다운로드할 경로.

에이전트가 플레이하는 것을 시각화

브라우저에서 모델을 직접 플레이하는 모습을 쉽게 확인할 수 있습니다:

1. 모델 저장소로 이동합니다.
2. Watch Your Agent Play 섹션에서 링크를 클릭합니다.
3. 데모의 1단계에서 모델 저장소, 즉 모델 ID를 선택합니다.
4. 2단계에서 재실행할 모델을 선택합니다.

모델 공유

mlagents-push-to-hf를 사용하면 모델을 쉽게 업로드할 수 있습니다:

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

네 가지 매개변수를 정의해야 합니다:

• --run-id: 학습 실행 ID의 이름.
• --local-dir: 모델이 저장된 위치.
• --repo-id: 생성하거나 업데이트하려는 Hugging Face 저장소의 이름입니다. <your huggingface username>/<the repo name> 형식입니다.
• --commit-message.

추가 리소스

• ML-Agents 문서
• 공식 Unity ML-Agents Spaces 데모