Производная модели RaiseYourHand/a2c-PandaPickAndPlace-v3. Обученный агент A2C для задачи захвата и перемещения объекта в симуляционной среде PandaPickAndPlace-v3.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Карточка модели Htar/a2c-PandaPickAndPlace-v3-hyperparameters на Hugging Face совпадает с карточкой RaiseYourHand/a2c-PandaPickAndPlace-v3, поэтому описание составлено по ней.
Это обученная модель агента Advantage Actor-Critic (A2C), опубликованная RaiseYourHand для среды PandaPickAndPlace-v3 и сохранённая в формате PyTorch. Она предназначена для обучения и запуска агента, который взаимодействует со средой роботизированного манипулятора Panda и выполняет задачу захвата и перемещения объекта. Модель создана с использованием Stable-Baselines3.
Карточка не описывает наблюдения и действия среды, поэтому детали входов и выходов агента, качество обучения и условия успешного выполнения задачи не уточнены. Для загрузки указаны Stable-Baselines3 и huggingface_sb3; README содержит незавершённый пример использования. Лицензия не указана в предоставленных данных.
README содержит незавершённый пример загрузки, а метрики качества и подробные условия применения агента не приведены.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This is a trained model of a A2C agent playing PandaPickAndPlace-v3 using the stable-baselines3 library.
TODO: Add your code
from stable_baselines3 import ...
from huggingface_sb3 import load_from_hub
...
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · stable-baselines3
RL-агенты не запускаются как сервис инференса.