A2C是基于Actor-Critic算法的强化学习算法之一。stable_baselines3是一个强化学习框架，提供了多种强化学习算法，包括A2C。

在使用stable_baselines3中的A2C算法时，可以先实例化一个A2C模型对象，然后使用该对象的train()方法进行模型训练，并使用该对象的predict()方法进行模型预测。下面是一个简单的示例代码：

import gym
from stable_baselines3 import A2C

# 实例化一个CartPole游戏环境对象
env = gym.make('CartPole-v0')

# 实例化一个A2C模型对象
model = A2C('MlpPolicy', env, verbose=1)

# 进行模型训练
model.learn(total_timesteps=10000)

# 进行模型预测
obs = env.reset()
for i in range(1000):
    action, _state = model.predict(obs, deterministic=True)
    obs, reward, done, info = env.step(action)
    env.render()
    if done:
        obs = env.reset()
env.close()

在上述代码中，实例化A2C模型对象时指定了使用MlpPolicy作为模型的策略网络，以及CartPole游戏环境对象。模型训练使用了learn()方法，其中total_timesteps参数指定了训练的总步数。模型预测使用了predict()方法，其中deterministic=True表示使用确定性策略进行预测。最后，通过render()方法可以显示游戏画面。