Vanilla Agents
0 ReseñasVanilla Agents es una biblioteca de código abierto para PyTorch que ofrece implementaciones de referencia de algoritmos populares de aprendizaje por refuerzo como DQN, DDQN, PPO y A2C. Incluye interfaces de entorno configurables, utilidades de registro, guardado de modelos y scripts de evaluación para facilitar la investigación y el desarrollo de agentes RL.
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Vanilla Agents
Vanilla Agents es una biblioteca de código abierto para PyTorch que ofrece implementaciones de referencia de algoritmos populares de aprendizaje por refuerzo como DQN, DDQN, PPO y A2C. Incluye interfaces de entorno configurables, utilidades de registro, guardado de modelos y scripts de evaluación para facilitar la investigación y el desarrollo de agentes RL.
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¿Qué es Vanilla Agents?
Vanilla Agents es un marco liviano basado en PyTorch que proporciona implementaciones modulares y extensibles de agentes de aprendizaje por refuerzo fundamentales. Soporta algoritmos como DQN, Double DQN, PPO y A2C, con envoltorios de entorno en plug-in compatibles con OpenAI Gym. Los usuarios pueden configurar hiperparámetros, registrar métricas de entrenamiento, guardar puntos de control y visualizar curvas de aprendizaje. La base de código está organizada para la claridad, siendo ideal para prototipado de investigación, uso educativo y benchmarking de nuevas ideas en RL.
¿Quién usará Vanilla Agents?
- Investigadores en RL
- Estudiantes de aprendizaje automático
- Ingenieros de IA
- Instructores educativos
¿Cómo usar Vanilla Agents?
- Paso 1: Clonar el repositorio desde GitHub.
- Paso 2: Instalar dependencias usando pip (requirements.txt).
- Paso 3: Elegir un archivo de configuración de algoritmo (DQN, PPO, A2C).
- Paso 4: Configurar entorno y hiperparámetros en la configuración.
- Paso 5: Ejecutar el script de entrenamiento para comenzar a aprender.
- Paso 6: Monitorear logs y visualizar métricas con TensorBoard.
- Paso 7: Evaluar el modelo entrenado usando el script de evaluación.
Plataforma
- mac
- windows
- linux
Características y Beneficios Clave de Vanilla Agents
Las características principales
- Implementaciones de DQN y Double DQN
- Agentes de política gradiente como PPO y A2C
- Wrappers de entornos OpenAI Gym
- Hiperparámetros configurables
- Soporte para registro y TensorBoard
- Guardado y carga de puntos de control del modelo
Los beneficios
- Código de referencia fácil de entender
- Diseño modular para personalización rápida
- Ideal para benchmarking e investigación
- Recurso educativo para conceptos RL
- Ligero y con dependencias mínimas
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Vanilla Agents
- Benchmarking de algoritmos RL en entornos estándar
- Prototipado de nuevas investigaciones RL
- Tutoriales educativos prácticos para cursos RL
- Comparación de métodos policy-gradient vs basados en valores
FAQs sobre Vanilla Agents
Información de la Compañía Vanilla Agents
- ranfysvalle02
Reseñas de Vanilla Agents
5/5
¿Principales Competidores y Alternativas de Vanilla Agents?
- Stable Baselines3
- OpenAI Baselines
- RLlib
- Dopamine
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