/ Модель
Каталог

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
4 мар 2023

Ссылки

Hugging Face

ppo-Huggy

Developer-Karthi
Обучение с подкреплением3 профессии

Обученный PPO-агент для управления персонажем в игре Huggy на базе Unity ML-Agents.

114скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 мар 2023

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 модель агента Proximal Policy Optimization (PPO), созданная разработчиком Developer-Karthi для игры Huggy в Unity ML-Agents. Модель предназначена для управления агентом в среде Huggy и может использоваться для просмотра его поведения или продолжения обучения через ML-Agents.

В репозитории указана библиотека ML-Agents, а модель представлена в формате ONNX. Карточка не сообщает размер модели, контекст или языки; модель принимает состояние игровой среды и выдаёт действия агента, а не предназначена для работы с естественным языком. Лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

  • запуск обученного агента в среде Huggy
  • просмотр поведения агента в браузере
  • продолжение обучения PPO-агента через Unity ML-Agents

Ограничения

Карточка не описывает метрики качества, условия успешной игры или совместимость с конкретной версией среды Huggy.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.13Универсальные способностиСимуляция, моделирование и открытие новогоAI помогает исследовать сложные системы, проверять сценарии и искать новые конструкции, закономерности или гипотезы.18 задач1 577моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ppo Agent playing Huggy

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

Usage (with ML-Agents)

The Documentation: https://github.com/huggingface/ml-agents#get-started 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. Go to https://huggingface.co/spaces/unity/ML-Agents-Huggy
  2. Step 1: Write your model_id: Developer-Karthi/ppo-Huggy
  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
8dfccd7

0 моделей

    Создать бенчмарк