Sử dụng RL-Baselines3-Zoo trên Hugging Face

rl-baselines3-zoo là một khung đào tạo cho Học tăng cường sử dụng Stable Baselines3.

Khám phá RL-Baselines3-Zoo trên Hub

Bạn có thể tìm các mô hình RL-Baselines3-Zoo bằng cách lọc ở phía bên trái của trang mô hình.

Đội ngũ Stable-Baselines3 đang cung cấp một bộ sưu tập gồm hơn 150 tác nhân Học tăng cường đã được huấn luyện với các siêu tham số được tinh chỉnh, bạn có thể tìm thấy chúng tại đây.

Tất cả các model trên Hub đều đi kèm với các tính năng hữu ích:

1. Thẻ mô tả mô hình được tạo tự động, bao gồm phần mô tả, cấu hình huấn luyện và nhiều thông tin khác.
2. Các thẻ metadata giúp tăng khả năng tìm kiếm.
3. Kết quả đánh giá để so sánh với các mô hình khác.
4. Một widget video cho phép bạn xem agent của mình thực hiện.

Sử dụng các mô hình có sẵn

Bạn có thể đơn giản tải xuống một mô hình từ Hub bằng cách sử dụng 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/

Bạn có thể định nghĩa ba tham số:

• --repo-name: Tên của kho.
• -orga: Tên người dùng hoặc tổ chức trên Hugging Face.
• -f: Thư mục đích.

Chia sẻ các mô hình của bạn

Bạn có thể dễ dàng tải lên các mô hình của mình bằng push_to_hub. Thao tác này sẽ lưu mô hình, đánh giá nó, tạo thẻ mô hình và ghi lại video phát lại của tác tử trước khi đẩy toàn bộ kho lên Hub.

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

Bạn có thể định nghĩa ba tham số:

• --repo-name: Tên của kho.
• -orga: Tên người dùng Hugging Face của bạn.
• -f: Thư mục nơi mô hình được lưu.

Tài nguyên bổ sung

• Các mô hình đã được huấn luyện chính thức của RL-Baselines3-Zoo
• Tài liệu RL-Baselines3-Zoo