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ML-Agents를 설치하고 사용하기 위해 유니티를 설치해야 하고 이 Repository(저장소)를 Clone(복제)하고 추가종속성을 가지는 Python(파이썬)을 설치해야합니다. 아래 Subsection(하위섹션)에서는 Docker(도커) 설정 외에도 각 단계를 개괄적으로 설명합니다.
다운로드하고 설치하십시오. 만약 저희의 도커 설정(차후에 소개할)을 사용하고 싶다면, 유니티를 설치할 때, Linux Build Support를 설정하십시오.
<p align="center"> </p>Windows에서 환경을 설정하기 위해, 세부 사항에 설정 방법에 대해 작성하였습니다. Mac과 Linux는 다음 가이드를 확인해주십시오.
유니티 설치 후에 ML-Agents Toolkit 깃허브 저장소를 설치하고 싶을 것입니다.
git clone https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents.git
UnitySDK 하위 디렉토리에는 프로젝트에 추가할 유니티 애셋이 포함되어 있습니다.
또한 시작하는데 도움이 되는 많은 예제 환경들이 있습니다.
ml-agents 하위 디렉토리에는 유니티 환경과 함게 사용하는 심층 강화학습 트레이너 파이썬 패키지가 포함되어 있습니다.
ml-agents-envs 하위 디렉토리에는 ml-agents 패키지에 종속되는 유니티의 인터페이스를 위한 파이썬 API가 포함되어 있습니다.
gym-unity 하위 디렉토리에는 OpenAI Gym의 인터페이스를 위한 패키지가 포함되어 있습니다.
ML-Agents toolkit을 사용하기 위해 setup.py file에 나열된 종속성과 함께 파이썬 3.10.12이 필요합니다. 주요 종속성의 일부는 다음을 포함합니다:
Python 3.10.12이 만약 설치되어 있지 않다면, 다운로드하고 설치하십시오.
만약 당신의 파이썬 환경이 pip3을 포함하지 않는다면, 다음
지시사항
을 따라서 설치하십시오.
종속성과 mlagents 파이썬 패키지를 설치하기 위해 다음 명령어를 실행하십시오:
pip3 install mlagents
이 명령어를 통해 PyPi로 부터(복제된 저장소가 아닌) ml-agents가 설치될 것입니다.
만약 성공적으로 설치를 완료 했다면, mlagents-learn --help 명령어를 실행할 수 있을 것입니다.
명령어를 실행하면 유니티 로고와 mlagents-learn에서 사용할 수 있는 명령어 라인 매개변수들을 볼 수 있습니다.
주의:
만약 ml-agents 또는 ml-agents-envs를 수정하고 싶다면, PyPi가 아닌 복제된 저장소로 부터 패키지를 설치해야 합니다.
이를 위해, ml-agents와 ml-agents-envs를 각각 설치해야 합니다. 저장소의 루트 디렉토리에서 다음 명령어를 실행하십시오:
cd ml-agents-envs
pip3 install -e ./
cd ..
cd ml-agents
pip3 install -e ./
-e 플래그를 사용하여 pip를 실행 하면 파이썬 파일을 직접 변경할 수 있고 mlagents-learn를 실행할 때 반영됩니다.
mlagents 패키지가 mlagents_envs에 의존적이고, 다른 순서로 설치하면 PyPi로 부터 mlagents_envs를
설치할 수 있기 때문에 이 순서대로 패키지를 설치하는 것은 중요합니다.
만약 ML-Agents를 위해 도커를 사용하고 싶다면, 이 가이드를 따라하십시오.
기초 가이드 페이지에는 유니티 내에서 ML-Agents toolkit의 설정 및 학습된 모델 실행, 환경 구축, 학습 방법에 대한 여러 짧은 튜토리얼을 포함하고 있습니다.
ML-Agents와 관련된 문제가 발생하면 저희의 FAQ와 제약 사항 페이지를 참고해 주십시오. 만약 문제에 대한 아무것도 찾을 수 없다면 OS, Pythons 버전 및 정확한 오류 메세지와 함께 이슈 제출을 해주십시오.
해당 문서의 한글 번역은 장현준 (Hyeonjun Jang)에 의해 진행되었습니다. 내용상 오류나 오탈자가 있는 경우 [email protected] 으로 연락주시면 감사드리겠습니다.