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DI sheep

Código-Fonte de IA

1.0.0

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DI-ovelha: Aprendizado por Reforço Profundo + Ovelha faz uma ovelha

Quando a pérola da tecnologia de IA, o aprendizado por reforço profundo, encontrar um jogo com a chamada “taxa de liberação de apenas 0,01%”, que tipo de ideias estranhas surgirão?

PS Se você passar por aqui, lembre-se de clicar em uma estrela para continuar atualizando.

PSS Quer saber mais sobre aprendizagem por reforço profundo? Venha para a DI-engine para treinar seu próprio agente.

Notícias

[bilibili] Não pode se juntar ao rebanho? Então venha participar do grupo dos gatos! A versão de aprendizagem por reforço profundo das ovelhas chegou.
[WeChat] Tudo é difícil no começo? Não é difícil para o miau DI brincar de “ovelha faz ovelha”

Guia do usuário

Análise dos princípios do algoritmo

desenho desgrenhado

Comece rapidamente

Se você quiser experimentar online -> Página online (em melhoria)

Se você deseja implantar/testar localmente

Servidor (Python)

 # 预先安装好 Python3
cd service
pip install -r requirement.txt
FLASK_APP=app.py flask run  # 玩家试玩
# FLASK_APP=agent_app.py flask run  # 玩家 + AI 试玩

Cliente (reagir)

 # 预先安装好 node.js 和 react
cd ui
npm run build
npm run preview

Em seguida, abra o link correspondente na página da web

Se você deseja realizar um treinamento completo de aprendizagem por reforço profundo

 # 预先安装好 Python3
cd service
pip install -r requirement-train.txt
python3 -u sheep_ppo_main.py

Se você quiser usar o ginásio definido, crie um ambiente de ovelhas -> clique em estrela e use CTRL C+V diretamente para pegar service/sheep_env.py e modificá-lo o quanto quiser.
Se você deseja obter o modelo de aprendizado por reforço profundo treinado -> Visite o link de download do site oficial do OpenDILab (atualmente são fornecidos dois modelos de teste, mas o agente ainda tem muito espaço para melhorias)
Se você quiser saber mais sobre aprendizado por reforço profundo -> Bem-vindo, consulte o DI-engine e documentos relacionados
Se você quiser saber sobre o plano de atualização futuro -> consulte o plano de atualização
Se você tiver outras dúvidas ou ideias -> Bem-vindo a discutir na área ISSUE do github ou contribuir com solicitações pull

Estrutura do projeto

 .
├── LICENSE
├── ui                       --> react 网页前端
└── service                  --> Python 核心模块（算法和服务端）
    ├── app.py                  --> flask 服务 app (仅人类操作)
    ├── agent_app.py                  --> flask 服务 app（人类+AI操作）
    ├── requirement.txt         --> Python 依赖库列表
    ├── sheep_env.py            --> gym 格式环境
    ├── sheep_model.py          --> 基于 PyTorch 的 Actor-Critic 神经网络模型
    ├── sheep_ppo_main.py       --> 基于 DI-engine 的深度强化学习训练主函数
    ├── test_sheep_env.py       --> gym 格式环境的单元测试
    └── test_sheep_model.py     --> 神经网络模型的单元测试

Atualizar plano

algoritmo

Ajuste de parâmetros de treinamento de aprendizagem por reforço e ajuste fino de algoritmo
Forneça pesos de modelo para testes locais
Documentação detalhada de projeto de algoritmo de aprendizagem por reforço e rede neural
RL baseado em modelo e algoritmos de planejamento
Compressão de rede neural (para implantação)