# Hugging Face'te ML-Agents Kullanımı

`ml-agents`, Unity ile oluşturulan oyunların ve simülasyonların zeki ajanların eğitim ortamları olarak kullanılmasını sağlayan açık kaynak bir araç kitidir.

## Hub'da ML-Agents'ı Keşfetme

[modeller sayfasının](https://huggingface.co/models?library=ml-agents) sol tarafında filtreleyerek `ml-agents` modellerini bulabilirsiniz.

Hub'daki tüm modeller, kullanışlı özelliklerle birlikte gelir:
1. Açıklama, eğitim yapılandırması ve daha fazlasını içeren otomatik olarak oluşturulmuş bir model kartı.
2. Keşfedilebilirliği artırmaya yardımcı olan meta etiketler.
3. Eğitim metriklerini görselleştirmek için Tensorboard özet dosyaları.
4. Tarayıcınızda ajanınızın oynadığını görselleştirebileceğiniz Spaces web demosuna giden bağlantı.

## Kütüphaneyi yükleyin

`ml-agents` kütüphanesini yüklemek için depoyu klonlamanız gerekir:

```
# Clone the repository
git clone https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents

# Go inside the repository and install the package
cd ml-agents
pip3 install -e ./ml-agents-envs
pip3 install -e ./ml-agents
```

## Mevcut modelleri kullanma

Modeli Hub'dan `mlagents-load-from-hf` kullanarak kolayca indirebilirsiniz.

```
mlagents-load-from-hf --repo-id="ThomasSimonini/MLAgents-Pyramids" --local-dir="./downloads"
```

İki parametre tanımlamanız gerekir:
- `--repo-id`: İndirmek istediğiniz Hugging Face deposunun adı.
- `--local-dir`: modelin indirileceği yol.

## Bir ajanın oynadığını görselleştirin

Herhangi bir modelin tarayıcınızda doğrudan oynanışını kolayca izleyebilirsiniz:

1. Model deposunuza gidin.
2. `Watch Your Agent Play` bölümünde bağlantıya tıklayın.
3. Demoda, 1. adımda, model kimliği olan model deposunuzu seçin.
4. 2. adımda, yeniden oynatmak istediğiniz modeli seçin.

## Modellerinizi paylaşma

Modellerinizi `mlagents-push-to-hf` kullanarak kolayca yükleyebilirsiniz:

```
mlagents-push-to-hf --run-id="First Training" --local-dir="results/First Training" --repo-id="ThomasSimonini/MLAgents-Pyramids" --commit-message="Pyramids"
```

Dört parametre tanımlamanız gerekir:
- `--run-id`: eğitim çalıştırma kimliğinin adı.
- `--local-dir`: modelin kaydedildiği yer.
- `--repo-id`: Oluşturmak veya güncellemek istediğiniz Hugging Face deposunun adı. `<your huggingface username>/<the repo name>` biçimindedir.
- `--commit-message`.

## Ek kaynaklar

* ML-Agents [belgeleri](https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/develop/docs/Hugging-Face-Integration.md)
* Resmi Unity ML-Agents Spaces [demonstrasyonları](https://huggingface.co/unity)