Использование RL-Baselines3-Zoo на Hugging Face

rl-baselines3-zoo — это фреймворк для обучения с подкреплением на базе Stable Baselines3.

Исследование RL-Baselines3-Zoo в Hub

Модели RL-Baselines3-Zoo можно найти, отфильтровав их на странице моделей с помощью панели слева.

Команда Stable-Baselines3 разместила коллекцию из более чем 150 обученных агентов с подстроенными гиперпараметрами, которую можно найти здесь.

Все модели на Hub поставляются с полезными функциями:

1. Автоматически сгенерированная карточка модели с описанием, конфигурацией обучения и другими сведениями.
2. Метки метаданных, которые помогают в поиске.
3. Результаты оценки для сравнения с другими моделями.
4. Виджет с видео, где можно посмотреть, как работает ваш агент.

Использование существующих моделей

Вы можете просто скачать модель с Hub с помощью 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/

Вы можете определить три параметра:

• --repo-name: имя репозитория.
• -orga: имя пользователя или организации Hugging Face.
• -f: целевая папка.

Обмен моделями

Вы можете легко загрузить свои модели с помощью push_to_hub. Это сохранит модель, проведёт её оценку, сгенерирует карточку модели и запишет видео с повтором действий вашего агента перед отправкой полного репозитория в Hub.

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

Вы можете определить три параметра:

• --repo-name: имя репозитория.
• -orga: ваше имя пользователя Hugging Face.
• -f: папка, в которой сохраняется модель.

Дополнительные ресурсы

• RL-Baselines3-Zoo официальные обученные модели
• RL-Baselines3-Zoo документация