Hugging Face에서 ML-Agents 사용하기

Hugging Face에서 ML-Agents 사용하기

ml-agents는 Unity로 만든 게임과 시뮬레이션이 지능형 에이전트를 학습시키는 환경으로 작동하게 해주는 오픈소스 툴킷이에요.

학습한 에이전트를 Hub에 올리고 브라우저에서 바로 플레이하는 모습을 볼 수 있어요.

출처: 문서

본문

Hub에서 ML-Agents 둘러보기

모델 페이지 왼쪽 필터로 ml-agents 모델을 찾을 수 있어요.

Hub의 모든 모델은 유용한 기능을 갖추고 있어요:

  1. 설명, 학습 구성 등을 담은 자동 생성 모델 카드.
  2. 발견 가능성을 높이는 메타데이터 태그.
  3. 학습 메트릭을 시각화하는 Tensorboard 요약 파일.
  4. 브라우저에서 에이전트가 플레이하는 모습을 시각화할 수 있는 Spaces 웹 데모 링크.

라이브러리 설치

ml-agents 라이브러리를 설치하려면 리포지토리를 클론해야 해요:

# 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 사용하기

mlagents-load-from-hf로 Hub에서 모델을 간단히 다운로드할 수 있어요.

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

두 가지 파라미터를 정의해야 해요:

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

에이전트가 플레이하는 모습 보기

브라우저에서 어떤 모델이든 쉽게 플레이하는 모습을 볼 수 있어요:

  1. 모델 리포지토리로 가요.
  2. Watch Your Agent Play 섹션에서 링크를 클릭해요.
  3. 데모에서 1단계에 모델 리포지토리(즉 모델 id)를 선택해요.
  4. 2단계에서 리플레이할 모델을 선택해요.

모델 공유하기

mlagents-push-to-hf로 모델을 쉽게 업로드할 수 있어요:

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

네 가지 파라미터를 정의해야 해요:

  • --run-id: 학습 run id 이름.
  • --local-dir: 모델이 저장된 위치.
  • --repo-id: 생성하거나 업데이트할 Hugging Face 리포지토리 이름. <your huggingface username>/<the repo name> 형식이에요.
  • --commit-message.

추가 자료

더 알아보기 (Learn more)

  • mlagents-load-from-hf와 mlagents-push-to-hf로 Hub와 모델을 주고받을 수 있어요.
  • 학습 메트릭은 Tensorboard 요약 파일로 확인해요.
  • Unity ML-Agents 문서에서 전체 통합 가이드를 확인해 보세요.