Menggunakan Stable-Baselines3 di Hugging Face

stable-baselines3 adalah kumpulan implementasi yang andal untuk algoritma reinforcement learning dalam PyTorch.

Menjelajahi Stable-Baselines3 di Hub

Anda dapat menemukan model Stable-Baselines3 dengan memfilter di bagian kiri halaman model.

Semua model di Hub dilengkapi dengan fitur yang berguna:

1. Kartu model yang dihasilkan secara otomatis dengan deskripsi, konfigurasi pelatihan, dan lainnya.
2. Tag metadata yang membantu untuk kemudahan penemuan.
3. Hasil evaluasi untuk dibandingkan dengan model lain.
4. Widget video tempat Anda dapat menonton agen Anda beraksi.

Instal pustaka

Untuk menginstal pustaka stable-baselines3, Anda perlu menginstal dua paket:

• stable-baselines3: pustaka Stable-Baselines3.
• huggingface-sb3: kode tambahan untuk memuat dan mengunggah model Stable-baselines3 dari Hub.

pip install stable-baselines3
pip install huggingface-sb3

Menggunakan model yang sudah ada

Anda dapat dengan mudah mengunduh model dari Hub menggunakan fungsi load_from_hub

checkpoint = load_from_hub(
    repo_id="sb3/demo-hf-CartPole-v1",
    filename="ppo-CartPole-v1.zip",
)

Anda perlu mendefinisikan dua parameter:

• --repo-id: nama repo Hugging Face yang ingin Anda unduh.
• --filename: file yang ingin Anda unduh.

Berbagi model Anda

Anda dapat dengan mudah mengunggah model Anda menggunakan dua fungsi yang berbeda:

1. package_to_hub(): menyimpan model, mengevaluasinya, menghasilkan kartu model, dan merekam video replay agen Anda sebelum mendorong repo lengkap ke Hub.

package_to_hub(model=model, 
               model_name="ppo-LunarLander-v2",
               model_architecture="PPO",
               env_id=env_id,
               eval_env=eval_env,
               repo_id="ThomasSimonini/ppo-LunarLander-v2",
               commit_message="Test commit")

Anda perlu mendefinisikan tujuh parameter:

• --model: model terlatih Anda.
• --model_architecture: nama arsitektur model Anda (DQN, PPO, A2C, SAC…).
• --env_id: nama lingkungan.
• --eval_env: lingkungan yang digunakan untuk mengevaluasi agen.
• --repo-id: the name of the Hugging Face repo you want to create or update. It’s <your huggingface username>/<the repo name>.
• --commit-message.
• --filename: file yang ingin Anda push ke Hub.

2. push_to_hub(): cukup dorong file ke Hub

push_to_hub(
    repo_id="ThomasSimonini/ppo-LunarLander-v2",
    filename="ppo-LunarLander-v2.zip",
    commit_message="Added LunarLander-v2 model trained with PPO",
)

Anda perlu mendefinisikan tiga parameter:

• --repo-id: the name of the Hugging Face repo you want to create or update. It’s <your huggingface username>/<the repo name>.
• --filename: file yang ingin Anda push ke Hub.
• --commit-message.

Sumber daya tambahan

• Dokumentasi Hugging Face Stable-Baselines3 documentation
• Dokumentasi Stable-Baselines3