ML Agents 준비

머신러닝을 위한 가상환경 구축

1. Python + Miniconda

파이썬과 아나콘다를 사용해서 구축한다. (나는 미니콘다를 썼다)

Python Release Python 3.10.11 | Python.org

Python Release Python 3.10.11

Miniconda — Anaconda documentation

Miniconda — Anaconda documentation

두개를 받은 다음에 cmd에서 확인할 수 있다.

python --version
conda --version

 

2. 사용할 폴더에 가상환경 만들기

conda create -n mlagent python=3.10.12

중간에 뭐 뜨다가 Y/N 뜨면 Y 입력해줄것. (-n 뒤에 가상환경 이름을 정해줄 수 있다. 나는 mlagent)

다 끝난 후에

conda activate mlagent

콘솔 맨 앞에 가상환경 이름이 뜨면 성공

 

3. Unity에서 사용하기 위해 설치할 것들

// pip 설치
python -m pip install --upgrade pip

// Unity에서 ML Agent를 활용하기 위해 Git에서 가져온다.
git clone --branch release_22 https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents.git

Unity-Technologies/ml-agents: The Unity Machine Learning Agents Toolkit (ML-Agents) is an open-source project that enables games and simulations to serve as environments for training intelligent agents using deep reinforcement learning and imitation learning.

GitHub - Unity-Technologies/ml-agents: The Unity Machine Learning Agents Toolkit (ML-Agents) is an open-source project that enab

Git을 받고 나중에 Unity에서 예제를 확인해볼 수 있다.

 

아참, Unity에서도 MLAgent를 받아줘야한다.

Unity Registry에 있을 것이다. 그리고 귀여운 상자를 얻고 싶다면 3D Ball도 함께 받아준다. (아까 말한 예제가 3D Ball)

 

 

CMD창에서 ml-agents폴더로 꼭 들어간 후에 다음을 설치한다.

// 파이토치 설치
pip install torch==2.1.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

// ml Agents 설치
python -m pip install ./ml-agents-envs
python -m pip install ./ml-agents

// 잘 설치됐나 확인
mlagents-learn --help

// 실행
mlagents-learn

유니티에 들어가서 Play 버튼을 누르면 좋지 않은 결과가 있을 수 있다... (나는 멈췄다.)

Ctrl + C 로 나갈 수 있고, 실행할 때 만약 기존에 실행하던 것이 있다면 mlagents-learn 뒤에 옵션을 붙여준다.

mlagents-learn --force // 덮어쓰기
mlagents-learn --resume // 이어하기

 

 

준비 완료!