/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
12 июл 2026

PyramidsRND

Обучение с подкреплением3 профессии

PPO-агент для выбора действий в игре Pyramids на базе Unity ML-Agents.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это обученная методом Proximal Policy Optimization (PPO) модель агента, разработанная Crazylazylife для игры Pyramids в среде Unity ML-Agents. Модель предназначена для выбора игровых действий и может использоваться для просмотра игры агента или продолжения обучения в совместимой среде ML-Agents.

Репозиторий содержит модель в формате ONNX. В карточке указаны задача reinforcement-learning и библиотека ml-agents. Сведения о размере модели, контексте и поддерживаемых естественных языках не приводятся. Условия лицензии в доступных данных не указаны.

Сценарии применения

  • Запуск агента для игры в Pyramids
  • Просмотр поведения обученного агента в совместимой среде Unity
  • Продолжение обучения PPO-агента в ML-Agents

Ограничения

Модель предназначена для игры Pyramids в среде Unity ML-Agents; пригодность для других игр или сред не заявлена. Лицензия и количественные характеристики модели в доступных данных не приведены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ppo Agent playing Pyramids

This is a trained model of a ppo agent playing Pyramids using the Unity ML-Agents Library.

Usage (with ML-Agents)

The Documentation: https://unity-technologies.github.io/ml-agents/ML-Agents-Toolkit-Documentation/

We wrote a complete tutorial to learn to train your first agent using ML-Agents and publish it to the Hub:

Resume the training

mlagents-learn <your_configuration_file_path.yaml> --run-id=<run_id> --resume

Watch your Agent play

You can watch your agent playing directly in your browser

  1. If the environment is part of ML-Agents official environments, go to https://huggingface.co/unity
  2. Step 1: Find your model_id: Crazylazylife/PyramidsRND
  3. Step 2: Select your .nn /.onnx file
  4. Click on Watch the agent play 👀

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · ml-agents

Нельзя запустить

RL-агенты не запускаются как сервис инференса.

Ревизия весов
0d7f5c5

0 моделей