使用场景

研究人员可以使用MLGym训练AI代理解决复杂的决策问题，例如在游戏理论任务中找到最优策略。

通过MLGym的轨迹可视化工具，研究人员可以直观地分析AI代理的行为，优化模型性能。

利用MLGym的多样化任务，研究人员可以评估AI代理在不同领域的泛化能力。

产品特色

提供13种多样化的AI研究任务，涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域

支持强化学习算法的训练和评估，帮助研究人员开发更高效的AI模型

提供轨迹可视化工具，方便研究人员分析和调试模型的行为

支持Docker和Podman容器化运行环境，确保实验的可重复性和隔离性

提供详细的安装和使用指南，帮助研究人员快速上手

使用教程

1. 克隆MLGym仓库并安装依赖：`git clone https://github.com/facebookresearch/MLGym.git`，然后安装Python依赖。

2. 创建`.env`文件，配置环境变量，包括API密钥和路径。

3. 安装Docker或Podman，并拉取容器镜像：`docker pull aigym/mlgym-agent:latest`。

4. 使用`run.py`脚本启动任务，指定任务配置文件、模型和容器类型。

5. 使用`streamlit`运行轨迹可视化工具，分析AI代理的行为轨迹。