عن المشروع
stable-retro-scripts هي مجموعة من نصوص بايثون لتدريب نماذج التعلم المعزز على لعب ألعاب الكونسول القديمة. تعتمد على stable-retro (فرع من gym-retro) وstable-baselines3، وهي موجهة للمستخدمين الذين يرغبون في تدريب وكلاء على ألعاب المحاكاة، أو تشغيل مباريات بين النماذج، أو تصدير النماذج لاستخدامها في واجهات المحاكي.
القدرات الرئيسية الموصوفة في ملف README:
- تدريب النماذج على الألعاب القديمة باستخدام نصوص مثل scripts/train.py، مع خيارات للبيئة، وشبكة السياسة، وعدد البيئات المتوازية، والخطوات الزمنية، والمعاملات الفائقة.
- تشغيل التدريب المنهجي عبر scripts/train_curriculum.py وملفات JSON المنهجية.
- مواجهة نموذجين مدربين ضد بعضهما في ألعاب لاعب ضد لاعب، مع أمثلة تشمل NHL94 وMortal Kombat وWWF Wrestlemania: The Arcade Game.
- اللعب ضد خصم ذكاء اصطناعي محسّن.
- تصدير النماذج لاستخدامها في واجهات المحاكي عبر مشروع retro-ai-runtime المنفصل.
بنى النماذج المدعومة المذكورة: MLPs، وNature CNN، وImpala CNN، ونماذج الإدخال المدمج (صورة بالإضافة إلى قيمة عددية). تم وضع علامة تجريبية على MLPs الانتباهية.
ملاحظات التثبيت: تم اختباره على Ubuntu 22.04/24.04 وWindows 11 WSL2 (جهاز افتراضي Ubuntu 22.04). يتطلب Python 3.10 حتى 3.12، وgymnasium، وstable-baselines3، وstable-retro. تشمل الحزم النظامية python3 وpip وvenv وgit وzlib1g-dev وlibopenmpi-dev وffmpeg وcmake وlibgl1-mesa-dev. يتم تثبيت التبعيات من requirements.txt، مع أدوات فحص اختيارية في requirements-dev.txt. يمكن تثبيت نسخة قابلة للتعديل من stable-retro لتطوير المحاكي.
معالجة ROM: يجب على المستخدمين توفير ألعابهم الخاصة؛ يلاحظ ملف README أن Airstriker هي لعبة في المجال العام مضمنة بالفعل في stable-retro. يتم استيراد الألعاب باستخدام python3 -m retro.import.
تشمل الأوامر المثال التدريب على Airstriker-Genesis مع CnnPolicy، و8 بيئات، و1,000,000 خطوة زمنية، مع تشغيل إعادة التشغيل، بالإضافة إلى تشغيل منهج NHL94.
تم نقل مكتبة الاستدلال C++ إلى مستودع retro-ai-runtime، الذي يشغل النماذج المصدرة داخل واجهات المحاكي مثل RetroArch للتحكم في إدخال اللاعب. يبقى التدريب والتقييم وتصدير النماذج في هذا المستودع. يوجد تكامل جانب RetroArch في RetroArchAI. يربط ملف README أيضًا صفحات خاصة بألعاب NHL94 وWWF Wrestlemania، وفيديو إعداد WSL2، وفيديو تعليمي حول RetroArch وPyTorch.
Comments
0 people shared their preference · Deer Point appears after 10 participants
Sign in to join the discussion.