PommerLearn

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PommerLearn es un marco de aprendizaje por refuerzo de código abierto diseñado para el entorno Pommerman. Proporciona implementaciones modulares de los algoritmos PPO y DQN, envoltorios del entorno, bucles de entrenamiento configurables, registros integrados, almacenamiento de modelos y utilidades de evaluación para facilitar el desarrollo y la investigación de agentes.
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May 11 2025
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PommerLearn es un marco de aprendizaje por refuerzo de código abierto diseñado para el entorno Pommerman. Proporciona implementaciones modulares de los algoritmos PPO y DQN, envoltorios del entorno, bucles de entrenamiento configurables, registros integrados, almacenamiento de modelos y utilidades de evaluación para facilitar el desarrollo y la investigación de agentes.
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¿Qué es PommerLearn?

PommerLearn permite a investigadores y desarrolladores entrenar bots RL multi-agente en el entorno de juego Pommerman. Incluye implementaciones listas para usar de algoritmos populares (PPO, DQN), archivos de configuración flexibles para hiperparámetros, registro automático y visualización de métricas de entrenamiento, guardado de modelos y scripts de evaluación. Su arquitectura modular facilita la extensión con nuevos algoritmos, la personalización de entornos y la integración con bibliotecas ML estándar como PyTorch.

¿Quién usará PommerLearn?

  • Investigadores en aprendizaje por refuerzo
  • Desarrolladores de IA para juegos
  • Estudiantes y educadores en IA
  • Entusiastas de sistemas multi-agente

¿Cómo usar PommerLearn?

  • Paso 1: Clona el repositorio (git clone https://github.com/jw3il/PommerLearn).
  • Paso 2: Instala dependencias (pip install -r requirements.txt).
  • Paso 3: Instala el entorno Pommerman (sigue la documentación de Pommerman).
  • Paso 4: Configura los parámetros de entrenamiento en los archivos de configuración.
  • Paso 5: Ejecuta el script de entrenamiento (python train.py --algo ppo).
  • Paso 6: Monitorea los registros y métricas a través de TensorBoard.
  • Paso 7: Evalúa modelos guardados (python evaluate.py).

Plataforma

  • mac
  • windows
  • linux

Características y Beneficios Clave de PommerLearn

Las características principales

  • Implementación del algoritmo PPO
  • Implementación del algoritmo DQN
  • Envoltorios del entorno Pommerman
  • Hiperparámetros configurables
  • Integración de registro y TensorBoard
  • Control de puntos de control y guardado de modelos
  • Scripts de evaluación

Los beneficios

  • Configuración rápida para experimentos RL en Pommerman
  • Código modular para extensiones
  • Registro y visualización integrados
  • Soporta múltiples algoritmos RL
  • Código abierto y comunidad activa

Principales Casos de Uso y Aplicaciones de PommerLearn

  • Entrenamiento de agentes competitivos en Pommerman
  • Benchmarking de PPO vs DQN en juegos en cuadrícula
  • Tutoriales educativos y cursos de RL
  • Investigación en aprendizaje por refuerzo multi-agente

FAQs sobre PommerLearn

Información de la Compañía PommerLearn

Reseñas de PommerLearn

5/5
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¿Principales Competidores y Alternativas de PommerLearn?

  • Pommerman Baseline Agents (official)
  • OpenAI Baselines
  • Stable-Baselines3
  • Ray RLlib

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