Hugging FaceでのML-Agentsの活用

ml-agentsは、Unityで作られたゲームやシミュレーションを、インテリジェントなエージェントの学習環境として活用できるようにするオープンソースのツールキットです。

HubにおけるML-Agentsの探索

モデルページの左側でフィルタリングすることで、ml-agentsのモデルを見つけることができます。

Hub上のすべてのモデルには、便利な機能が備わっています:

1. 説明、トレーニング設定などを含む、自動生成されたモデルカード。
2. 検索可能性を高めるためのメタデータタグ。
3. トレーニング指標を可視化するためのTensorboardサマリーファイル。
4. ブラウザでエージェントのプレイを視覚化できるSpacesのWebデモへのリンク。

ライブラリをインストール

ml-agentsライブラリをインストールするには、リポジトリをクローンする必要があります:

# 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

既存のモデルを使用する

mlagents-load-from-hf を使用して、Hub からモデルをダウンロードするだけです。

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

2つのパラメータを定義する必要があります:

• --repo-id: ダウンロードしたい Hugging Face リポジトリの名前。
• --local-dir: モデルをダウンロードするパス。

エージェントのプレイを可視化

ブラウザ上で、任意のモデルのプレイを簡単に視聴できます:

1. モデルのリポジトリに移動します。
2. Watch Your Agent Playセクションで、リンクをクリックします。
3. デモのステップ1では、モデルIDであるモデルリポジトリを選択します。
4. ステップ2では、リプレイしたいモデルを選択します。

モデルの共有

mlagents-push-to-hf を使用して、モデルを簡単にアップロードできます。

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

4つのパラメータを定義する必要があります:

• --run-id: 学習ランのID名。
• --local-dir: モデルが保存された場所。
• --repo-id: 作成または更新したい Hugging Face リポジトリの名前です。<your huggingface username>/<the repo name> の形式になります。
• --commit-message.

追加のリソース

• ML-Agents ドキュメント
• 公式 Unity ML-Agents Spaces デモ