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@@ -33,6 +33,23 @@ Aprés mettre identifié grace à la commande : `huggingface-cli login`
 ## Weights & Biases
 **(TODO: trouver comment mettre des données utiles)**
 
+```
+import wandb
+import gym
+from stable_baselines3 import A2C
+
+wandb.init(project='a2c_CartPole')
+env = gym.make('CartPole-v1')
+model = A2C("MlpPolicy", env, verbose=1)
+model.learn(total_timesteps=500000)
+observations = [env.reset() for _ in range(100)]
+actions, _states = model.predict(observations)
+accuracy = sum([a == env.action_space.label[i] for i, a in enumerate(actions)]) / len(actions)
+wandb.log({"model": model, 'accuracy':accuracy})
+model.save("a2c_CartPole")
+```
+
+
 ## panda-gym
 
 **(TODO: réussir à import et verifier le code puis le telecharger sur Hugging Face Hub)**