/ Модель
Каталог

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
4 июл 2022

Ссылки

Hugging Face

MLAgents-Walker

Forkits
Обучение с подкреплением3 профессии

Обученный PPO-агент для управления персонажем Walker в среде Unity ML-Agents.

97скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 июл 2022

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

Forkits/MLAgents-Walker — обученная методом Proximal Policy Optimization (PPO) модель агента для среды Walker из Unity ML-Agents. Она предназначена для управления персонажем в этой среде и может использоваться для просмотра поведения агента или продолжения обучения через ML-Agents.

Модель предоставлена в формате ONNX и работает с библиотекой ML-Agents. Карточка не сообщает размер модели, языки или лицензию. Это специализированный агент обучения с подкреплением: он принимает состояние среды и выдаёт действия для управления агентом; текстовые задачи не заявлены.

Сценарии применения

  • просмотр поведения обученного агента Walker
  • продолжение обучения агента PPO в ML-Agents
  • использование ONNX-модели в среде Unity ML-Agents

Ограничения

Модель предназначена для среды Walker и не заявлена как универсальный агент; результат применения зависит от совместимой среды ML-Agents.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.13Универсальные способностиСимуляция, моделирование и открытие новогоAI помогает исследовать сложные системы, проверять сценарии и искать новые конструкции, закономерности или гипотезы.18 задач1 577моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.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 Walker

This is a trained model of a ppo agent playing Walker 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-Walker
  2. Step 1: Write your model_id: Forkits/MLAgents-Walker
  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
d8e1095

0 моделей

    Создать бенчмарк