설치

ML-Agents를 설치하고 사용하기 위해 유니티를 설치해야 하고 이 Repository(저장소)를 Clone(복제)하고 추가종속성을 가지는 Python(파이썬)을 설치해야합니다. 아래 Subsection(하위섹션)에서는 Docker(도커) 설정 외에도 각 단계를 개괄적으로 설명합니다.

Unity 2017.4 또는 이후의 버전을 설치하십시오.

다운로드하고 설치하십시오. 만약 저희의 도커 설정(차후에 소개할)을 사용하고 싶다면, 유니티를 설치할 때, Linux Build Support를 설정하십시오.

Linux Build Support

Windows 사용자

Windows에서 환경을 설정하기 위해, 세부 사항에 설정 방법에 대해 작성하였습니다. Mac과 Linux는 다음 가이드를 확인해주십시오.

Mac 또는 Unix 사용자

ML-Agents Toolkit 저장소 복제

유니티 설치 후에 ML-Agents Toolkit 깃허브 저장소를 설치하고 싶을 것입니다.

git clone https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents.git

UnitySDK 하위 디렉토리에는 프로젝트에 추가할 유니티 애셋이 포함되어 있습니다. 또한 시작하는데 도움이 되는 많은 예제 환경들이 있습니다.

ml-agents 하위 디렉토리에는 유니티 환경과 함게 사용하는 심층 강화학습 트레이너 파이썬 패키지가 포함되어 있습니다.

ml-agents-envs 하위 디렉토리에는 ml-agents 패키지에 종속되는 유니티의 인터페이스를 위한 파이썬 API가 포함되어 있습니다.

gym-unity 하위 디렉토리에는 OpenAI Gym의 인터페이스를 위한 패키지가 포함되어 있습니다.

파이썬과 mlagents 패키지 설치

ML-Agents toolkit을 사용하기 위해 setup.py file에 나열된 종속성과 함께 파이썬 3.6이 필요합니다. 주요 종속성의 일부는 다음을 포함합니다:

TensorFlow (Requires a CPU w/ AVX support)
Jupyter

Python 3.6이 만약 설치되어 있지 않다면, 다운로드하고 설치하십시오.

만약 당신의 파이썬 환경이 pip3을 포함하지 않는다면, 다음 지시사항 을 따라서 설치하십시오.

종속성과 mlagents 파이썬 패키지를 설치하기 위해 다음 명령어를 실행하십시오:

pip3 install mlagents

이 명령어를 통해 PyPi로 부터(복제된 저장소가 아닌) ml-agents가 설치될 것입니다. 만약 성공적으로 설치를 완료 했다면, mlagents-learn --help 명령어를 실행할 수 있을 것입니다. 명령어를 실행하면 유니티 로고와 mlagents-learn에서 사용할 수 있는 명령어 라인 매개변수들을 볼 수 있습니다.

주의:

현재 Python 3.7 또는 Python 3.5을 지원하지 않습니다.
만약 Anaconda를 사용하고 TensorFlow에 문제가 있다면, 다음 링크에서 Anaconda 환경에서 어떻게 TensorFlow를 설치하는지 확인하십시오.

개발을 위한 설치방법

만약 ml-agents 또는 ml-agents-envs를 수정하고 싶다면, PyPi가 아닌 복제된 저장소로 부터 패키지를 설치해야 합니다. 이를 위해, ml-agents와 ml-agents-envs를 각각 설치해야 합니다. 저장소의 루트 디렉토리에서 다음 명령어를 실행하십시오:

cd ml-agents-envs
pip3 install -e ./
cd ..
cd ml-agents
pip3 install -e ./

-e 플래그를 사용하여 pip를 실행 하면 파이썬 파일을 직접 변경할 수 있고 mlagents-learn를 실행할 때 반영됩니다. mlagents 패키지가 mlagents_envs에 의존적이고, 다른 순서로 설치하면 PyPi로 부터 mlagents_envs를 설치할 수 있기 때문에 이 순서대로 패키지를 설치하는 것은 중요합니다.

도커 기반 설치

만약 ML-Agents를 위해 도커를 사용하고 싶다면, 이 가이드를 따라하십시오.

다음 단계

기초 가이드 페이지에는 유니티 내에서 ML-Agents toolkit의 설정 및 학습된 모델 실행, 환경 구축, 학습 방법에 대한 여러 짧은 튜토리얼을 포함하고 있습니다.

도움말

ML-Agents와 관련된 문제가 발생하면 저희의 FAQ와 제약 사항 페이지를 참고해 주십시오. 만약 문제에 대한 아무것도 찾을 수 없다면 OS, Pythons 버전 및 정확한 오류 메세지와 함께 이슈 제출을 해주십시오.

한글 번역

해당 문서의 한글 번역은 장현준 (Hyeonjun Jang)에 의해 진행되었습니다. 내용상 오류나 오탈자가 있는 경우 totok682@naver.com 으로 연락주시면 감사드리겠습니다.

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