[RL] MuJoCo 2.1.0 무료 공개

며칠전에 DeepMind에서 강화학습 벤치마크로 많이 쓰이는 물리엔진인 MuJoCo를 무료로 공개했다.

Opening up a physics simulator for robotics

이 MuJoCo 엔진이 참 뭐한게 가격은 가격대로 비싸면서, 지원도 잘 안해주고, 뭔가 뒷단에서 필요로 하는 패키지들이 너무 많아 사용하는데 벽이 좀 있었다. 물론 학생들한테는 1년 라이센스를 무료로 제공하기도 했지만, 가끔 이상한 라이센스가 날아오기도 하고, 문제가 생겨도 제대로 지원해주지 않았다. 그와중에 DeepMind에서 이를 무료로 공개하면서 버전도 2.1.0으로 올렸다. (참고로 이전에 포스트로 소개했을때의 버전은 2.0 대 버전으로 해당 버전에서는 여전히 라이센스가 필요하다.)

사실 이 엔진만큼이나 중요한게, Python에서 돌아갈 수 있게끔 Wrapper 패키지인데, 이는 OpenAI에서 mujoco-py라는 패키지로 만들어서 유용하게 사용했었다. 이 패키지도 더이상 관리가 되지 않았었는데, 다행히도 DeepMind 사람이 무료 버전을 mujoco-py에 연결시킬 수 있는 패치를 올려놨다.

Update mujoco-py to MuJoCo 2.1 by nimrod-gileadi · Pull Request #640 · openai/mujoco-py

일단 리눅스에서만 확인해봤는데, 잘 되는 것 같다. 만약 리눅스에서 해보려고 하는 사람은 github CLI가 설치되어 있는 상태에서 mujoco py를 source build를 하면 된다. 우선은 source를 받고, 위의 issue를 checkout 해온다.

gh repo clone openai/mujoco-py
gh pr checkout 640

아 그리고 나만 그런건지는 모르겠는데, 아마 설치하다보면 해당 패키지도 필요해서 설치하면 좋을 듯 하다.

sudo apt install libosmesa6-dev
sudo apt install patchelf

그리고 마지막으로 inline으로 mujoco_py 패키지를 import 시키면 빌드가 된다. (물론 빌드를 위한 compile가 설정되어 있어야 한다)

python -c "import mujoco_py"

역시 sample을 돌려보면 정상적으로 수행되는 것을 확인할 수 있다.

import mujoco_py
import gym

env = gym.make('HalfCheetah-v2')
env.reset()

for _ in range(1000):
    env.render()
    env.step(env.action_space.sample())
    
env.close()

사실 Berkeley Deep RL lecture도 계속 강의듣다가 꺼려지는 이유가 MuJoCo 라이센스로 인해서 과제를 할 수 없다는 것이었는데, 이제는 라이센스의 제한없이도 MuJoCo를 마음껏 가지고 놀 수 있다! 만세!!

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추가로 기존 버전도 roboti LLC에서 2033년까지 쓸 수 있는 무료 라이센스를 배포하고 있다. 설치 방법은 이전과 동일하게 하면 된다.

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