/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
4 сен 2026

ppo-Huggy

Обучение с подкреплением3 профессии

Обученный PPO-агент для игры Huggy в среде Unity ML-Agents, предназначенный для игрового управления и продолжения обучения.

80скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 сен 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 обученный методом Proximal Policy Optimization (PPO) агент GK-xoxo для игры Huggy в среде Unity ML-Agents. Модель принимает состояние игровой среды и выбирает действия агента; её можно использовать для запуска игрового агента или продолжения обучения через ML-Agents.

В репозитории опубликован формат ONNX. Карточка описывает применение в Huggy и просмотр игры агента в браузере через соответствующую среду ML-Agents. Сведения о лицензии, размере модели и поддерживаемых естественных языках в доступных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • Запуск обученного агента в среде Huggy
  • Просмотр игры агента в совместимой среде ML-Agents
  • Продолжение обучения агента PPO

Ограничения

Агент предназначен для среды Huggy; перенос на другие игры или среды карточкой не описан. Сведения о лицензии 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 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: GK-xoxo/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
db7345c

0 моделей