- Шаг 1: клонировать репозиторий MineLand с GitHub.
- Шаг 2: установить зависимости Python через pip (включая Gym и PyTorch/TensorFlow).
- Шаг 3: настроить параметры окружения в файле конфигурации или в командной строке.
- Шаг 4: запустить среду с помощью предоставленных точек входа Gym.
- Шаг 5: выбрать или реализовать алгоритм RL для обучения агента.
- Шаг 6: следить за прогрессом обучения с помощью встроенной визуализации или TensorBoard.
- Шаг 7: оценить и сравнить производительность агента на предопределенных задачах.
- Шаг 8: настроить карты, задачи и функции награды по мере необходимости.