/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
23 июл 2026

ppo-Huggy

Обучение с подкреплением

Обученный PPO-агент для игры Huggy в среде Unity ML-Agents, сохранённый в формате ONNX.

59скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 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

Ezmob/ppo-Huggy — обученная методом Proximal Policy Optimization (PPO) модель агента для игры Huggy. Она создана с использованием библиотеки Unity ML-Agents и предназначена для управления игровым агентом в этой среде; модель можно запускать для просмотра его поведения или использовать как основу для продолжения обучения через ML-Agents. В репозитории указан формат ONNX. Данные не описывают архитектуру нейросети, размер модели, наблюдения среды или показатели качества.

Сценарии применения

  • Просмотр игры обученного агента в среде Huggy
  • Продолжение обучения PPO-агента Huggy
  • Эксперименты с обучением игровых агентов в Unity ML-Agents

Ограничения

Описание не приводит метрик качества, деталей наблюдений и действий агента или параметров обучения, поэтому его поведение за пределами среды Huggy не установлено.

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://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: Ezmob/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
242c887

0 моделей