Repo oficial de la materia optativa Aprendizaje por Refuerzos de la Diplomatura en Ciencias de Datos, Aprendizaje Automático y sus Aplicaciones.
Pasos para instalar los paquetes específicos de RL con pip (asumiendo entorno virtual de conda con instalaciones existentes de librerías comunes como numpy, matplotlib, etc):
pip install gymnasium
pip install stable-baselines3[extra] # instala las dependencias necesarias para correr el lab 2
pip install rl_zoo3 # (Opcional) instala las dependencias para usar rl-baselines-zoo
Pasos para instalar todos los paquetes requeridos con poetry:
Instalar poetry:
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Instalar poetry con pipx:
pipx install poetry
Comprobar que se instaló correctamente:
poetry --version
Instalamos las dependencias (parados desde la carpeta raíz del repo):
poetry install # instala las dependencias necesarias
poetry install -E zoo # (Opcional) instala las dependencias para usar rl-baselines-zoo
poetry install -E dev_tools # (Opcional) instala las dependencias para usar jupyter notebooks y otras las herramientas de desarrollo
Activamos el entorno virtual:
poetry shell
Listo! Ya podemos ejecutar los notebooks.
Los notebooks están preparados para ejecutarse tanto desde localhost, como desde Google Colab. En general, las simulaciones de estos notebooks se pueden ejecutar sin problemas desde localhost, ya que no demandan demasiados recursos computacionales (excepto si se ejecutan entrenamientos completos en entornos muy complejos, como en los de Atari). Algunas características sólo están disponibles en localhost, como las animaciones de los agentes en los entornos.
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Discord de RL (muy activo y recomendado!) y su wiki de recursos!
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Discord de HuggingFace (tiene canal dedicado a su curso de RL).