Освоение ML-агентов на Mac M1: руководство по использованию возможностей машинного обучения на Apple Silicon

Вы начинающий энтузиаст машинного обучения и владеете новым блестящим Mac M1? Что ж, вам повезло! В этой статье блога мы рассмотрим различные методы и приемы, позволяющие обеспечить бесперебойную работу ML-агентов на вашем компьютере с процессором Apple Silicon. Так что хватайте любимый напиток, пристегивайтесь и давайте окунемся в захватывающий мир машинного обучения на Mac M1!

Метод 1: настройка среды разработки
Для начала нам необходимо убедиться, что наш Mac M1 готов к разработке ML-агентов. Откройте окно терминала и начнем:

# First, let's update Homebrew
arch -x86_64 /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install.sh)"
# Install Rosetta 2 for running x86_64 binaries
softwareupdate --install-rosetta --agree-to-license
# Install Python and create a virtual environment
arch -x86_64 brew install python
python3 -m venv env
source env/bin/activate
# Install ML-Agents and its dependencies
pip install mlagents

Метод 2: настройка Unity для Mac M1
ML-Agents в значительной степени опирается на Unity для создания и обучения интеллектуальных агентов. Однако при работе с Unity на Mac M1 необходимо предпринять некоторые дополнительные действия. Вот что вам нужно сделать:

  1. Установка Unity Hub: загрузите и установите Unity Hub с официального сайта Unity.
  2. Установите Unity: запустите Unity Hub и перейдите в раздел «Установки». Нажмите «Добавить» и выберите версию Unity, которую хотите установить. Обязательно установите флажок «Mac M1».
  3. Создайте новый проект. После установки Unity создайте новый проект и выберите шаблон ML-Agents, чтобы начать приключения в области машинного обучения.

Метод 3: TensorFlow или PyTorch?
ML-Agents поддерживает как TensorFlow, так и PyTorch в качестве серверных платформ для обучения ваших моделей. В зависимости от ваших предпочтений вы можете выбрать любой из них. Вот пример установки TensorFlow или PyTorch на ваш Mac M1:

Для TensorFlow:

# Install TensorFlow
pip install tensorflow-macos

Для PyTorch:

# Install PyTorch
pip install torch torchvision torchaudio

Метод 4: запуск примера ML-агентов
Теперь, когда у нас настроена среда разработки и установлена ​​предпочитаемая нами платформа, давайте запустим простой пример ML-агентов. Выполните следующие действия:

  1. Загрузить пример проекта ML-Agents. Посетите официальный репозиторий ML-Agents GitHub и загрузите один из примеров проектов.
  2. Откройте пример проекта в Unity: запустите Unity и откройте загруженный пример проекта ML-Agents.
  3. Обучение агентов: следуйте инструкциям, приведенным в примере проекта, чтобы обучить агентов с помощью ML-агентов и выбранной вами платформы.

Вуаля! Вы успешно использовали возможности ML-агентов на своем Mac M1.

Заключение
В этой статье мы рассмотрели различные способы настройки ML-агентов на Mac M1. Мы рассмотрели настройку среды разработки, настройку Unity, установку TensorFlow или PyTorch и запуск примера ML-Agents. Имея в своем арсенале эти методы, вы готовы отправиться в путешествие по машинному обучению на своем компьютере на базе процессора Apple Silicon.

Итак, хватайте свой Mac M1, раскройте свой творческий потенциал и позвольте революции ML-агентов начаться!