- Étape 1 : Cloner le dépôt depuis GitHub.
- Étape 2 : Installer les dépendances via pip install -r requirements.txt.
- Étape 3 : Configurer les paramètres de l'environnement et de l'agent dans les fichiers de configuration.
- Étape 4 : Exécuter les scripts d'entraînement (par ex., python train_commnet.py).
- Étape 5 : Surveiller la progression via les outils de journalisation fournis.
- Étape 6 : Évaluer les modèles entraînés avec python evaluate.py.
- Étape 7 : Personnaliser l'architecture du réseau ou les wrappers d'environnement selon les besoins.