استخدام RL-Baselines3-Zoo على Hugging Face

rl-baselines3-zoo هو إطار عمل للتدريب في التعلم المعزز باستخدام Stable Baselines3.

استكشاف RL-Baselines3-Zoo في Hub

يمكنك العثور على نماذج RL-Baselines3-Zoo عن طريق التصفية على يسار صفحة النماذج.

تستضيف فريق Stable-Baselines3 مجموعة تضم أكثر من 150 وكيل تعلم تعزيزي مُدرَّبًا مع معاملات فائقة مُضبوطة، يمكنك العثور عليها هنا.

تأتي جميع النماذج على Hub بميزات مفيدة:

1. بطاقة نموذج مُولَّدة تلقائيًا تتضمن وصفًا وإعدادات تدريب وغيرها.
2. وسوم البيانات الوصفية التي تساعد في إمكانية الاكتشاف.
3. نتائج التقييم للمقارنة مع نماذج أخرى.
4. مكوّن فيديو يمكنك من خلاله مشاهدة أداء وكيلك.

استخدام نماذج موجودة

يمكنك ببساطة تنزيل نموذج من Hub باستخدام load_from_hub:

# Download ppo SpaceInvadersNoFrameskip-v4 model and save it into the logs/ folder
python -m rl_zoo3.load_from_hub --algo dqn --env SpaceInvadersNoFrameskip-v4 -f logs/ -orga sb3
python enjoy.py --algo dqn --env SpaceInvadersNoFrameskip-v4  -f logs/

يمكنك تحديد ثلاثة معلمات:

• --repo-name: اسم المستودع.
• -orga: اسم مستخدم أو منظمة على Hugging Face.
• -f: مجلد الوجهة.

مشاركة نماذجك

يمكنك بسهولة رفع نماذجك باستخدام push_to_hub. سيؤدي ذلك إلى حفظ النموذج، وتقييمه، وإنشاء بطاقة نموذج، وتسجيل فيديو إعادة تشغيل لوكيلك قبل دفع المستودع الكامل إلى Hub.

python -m rl_zoo3.push_to_hub  --algo dqn  --env SpaceInvadersNoFrameskip-v4  --repo-name dqn-SpaceInvadersNoFrameskip-v4  -orga ThomasSimonini  -f logs/

يمكنك تحديد ثلاثة معلمات:

• --repo-name: اسم المستودع.
• -orga: اسم المستخدم الخاص بك على Hugging Face.
• -f: المجلد الذي يُحفظ فيه النموذج.

موارد إضافية

• RL-Baselines3-Zoo النماذج المدربة الرسمية
• RL-Baselines3-Zoo التوثيق