/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
4 июл 2024

ppo-SnowballTarget

Обучение с подкреплением3 профессии

Обученный PPO-агент для выполнения задачи SnowballTarget в среде Unity ML-Agents.

134скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 июл 2024

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 агент Proximal Policy Optimization (PPO) для среды SnowballTarget, созданный с использованием Unity ML-Agents. Модель предназначена для выполнения задачи в этой игровой среде: её можно запускать для просмотра поведения агента или использовать как отправную точку для продолжения обучения через ML-Agents.

Репозиторий содержит модель в формате ONNX. Карточка не сообщает размер модели, параметры наблюдений и действий, результаты оценки или лицензию, поэтому их нельзя установить по доступным данным. Модель специализирована для SnowballTarget и не предназначена для обычного диалога или генерации текста.

Сценарии применения

  • запуск агента в среде SnowballTarget
  • просмотр поведения обученного агента
  • продолжение обучения агента SnowballTarget
  • изучение применения PPO в Unity ML-Agents

Ограничения

Агент обучен для SnowballTarget, поэтому его применимость к другим средам не подтверждена. В карточке нет сведений о лицензии, размере модели или количественной оценке качества.

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 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: HungChau/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
f96bb59

0 моделей