Instale o Unity ML Agents Release 20 agora mesmo!

Índice

1. Introdução
2. Requisitos
3. Instalação do ML Agents
4. Clonando o repositório
5. Ambiente virtual
6. Instalando o PyTorch
7. Instalando o ML Agents
8. Verificando a instalação
9. Testando a aplicação
10. Conclusão

Instalando o ML Agents Release 20

Olá a todos! Hoje vamos aprender como instalar o ML Agents Release 20. Antes de começar, é importante ter algumas ferramentas pré-instaladas, como o Visual Studio Code, o Anaconda e o Unity Hub, além de uma instalação do Unity. Caso você não tenha essas ferramentas, recomendo conferir dois outros vídeos que eu gravei onde mostro como configurar o ambiente.

Primeiro, vamos ao repositório do ML Agents. Lá você vai encontrar a versão mais recente, que é a Release 20. Navegue um pouco na página e procure pelas instruções de instalação. Normalmente, são fornecidas informações sobre como clonar o repositório e quais versões do Python são compatíveis. É importante mencionar que, apesar das instruções sugerirem o uso do Python 3.9, você pode experimentar com diferentes ambientes virtuais.

A primeira etapa consiste em clonar o repositório. Abra o Anaconda Prompt e navegue até a pasta onde deseja clonar o repositório. Em seguida, execute o comando de clone, adicionando o parâmetro "--branch release-20" para obter a versão estável do ML Agents.

Agora, vamos criar um ambiente virtual para facilitar a instalação e gerenciamento do ML Agents. No Anaconda Prompt, digite o comando "conda create -n ml_agents_20 python=3.9" e pressione Enter. Isso criará um novo ambiente virtual com o nome "ml_agents_20".

Após ativar o ambiente virtual com o comando "conda activate ml_agents_20", é hora de instalar o PyTorch. Você pode verificar as dependências específicas na documentação do PyTorch. Caso o PyTorch exija a versão 11.8 do CUDA, é necessário instalá-la. Você pode fazer o download do CUDA no site oficial e seguir as instruções de instalação.

Depois de garantir que todas as dependências estão instaladas corretamente, volte ao Anaconda Prompt e navegue até a pasta onde você clonou o repositório do ML Agents. Em seguida, execute o comando "pip install -e .". Isso instalará o ML Agents a partir do código fonte local.

Verifique se a instalação foi concluída com sucesso digitando o comando "mlagents-learn --help" no Anaconda Prompt. Você deverá ver uma mensagem de ajuda semelhante a "usage: mlagents-learn [options]". Se tudo estiver funcionando corretamente, isso significa que o ML Agents foi instalado com sucesso.

Agora que tudo está configurado corretamente, você pode abrir o Unity Hub e navegar até o projeto do ML Agents. Abra o projeto e, em seguida, vá até a pasta "config/PPO". Aqui você encontrará exemplos de ambientes de treinamento, como o "pushblock". Abra o cenário desejado no Unity e execute o treinamento usando o comando "mlagents-learn config/.yaml".

Parabéns! Você instalou com sucesso o ML Agents Release 20 e realizou um teste de treinamento básico. Lembre-se de que este é apenas o início e você pode explorar ainda mais as possibilidades do ML Agents.

Prós:

• Instalação fácil e rápida
• Compatibilidade com Python 3.9
• Possibilidade de personalização através de ambientes virtuais
• Recursos avançados de treinamento disponíveis

Contras:

• Algumas dependências podem exigir configurações adicionais
• Requer conhecimento básico do ambiente Unity

Destaques:

• Instalação do ML Agents Release 20
• Configuração do ambiente virtual
• Treinamento básico dos agentes

FAQ

Q: O ML Agents funciona apenas com o Unity? A: Sim, o ML Agents é uma extensão do Unity que permite treinar agentes de aprendizado por reforço.

Q: É possível usar versões anteriores do Python? A: O ML Agents Release 20 é compatível com o Python 3.9, mas é possível experimentar com outras versões usando ambientes virtuais.

Q: O treinamento dos agentes requer muito poder de processamento? A: O treinamento dos agentes pode exigir recursos de processamento consideráveis, especialmente para projetos mais complexos. É recomendado usar uma máquina com GPU para acelerar o processo.

Recursos:

• Repositório do ML Agents
• Site oficial do PyTorch
• Site oficial do CUDA