/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
6 авг 2025

ppo-SnowballTarget

Обучение с подкреплением

Обученный агент PPO для управления персонажем в игровой среде SnowballTarget на базе Unity ML-Agents.

100скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 авг 2025

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

GeerBox/ppo-SnowballTarget — обученный агент PPO для игры SnowballTarget, созданный с использованием библиотеки Unity ML-Agents. Модель предназначена для управления игровым агентом в среде SnowballTarget; её можно запускать в совместимой среде ML-Agents или использовать для продолжения обучения.

В репозитории указана модель в формате ONNX. README не сообщает размер модели, длину контекста, языковую поддержку или конкретные детали архитектуры и поведения агента. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

  • Запуск агента в среде SnowballTarget
  • Наблюдение за игрой обученного агента в браузере
  • Продолжение обучения агента PPO в Unity ML-Agents

Ограничения

Описание не раскрывает конкретную стратегию агента и условия, при которых он обучался; качество игры за пределами SnowballTarget не установлено. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ppo Agent playing SnowballTarget

This is a trained model of a ppo agent playing SnowballTarget 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: GeerBox/ppo-SnowballTarget
  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
a43e451

0 моделей