/ Модель

Характеристики

Библиотека
sample-factory
Опубликована
12 сен 2026

rl_course_vizdoom_health_gathering_supreme

Обучение с подкреплением

APPO-модель для управления агентом и сбора здоровья в среде VizDoom doom_health_gathering_supreme.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 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

Модель APPO, обученная автором репозитория в Sample-Factory 2.0 для среды doom_health_gathering_supreme на основе VizDoom. Она предназначена для управления агентом в этой игровой среде: модель получает наблюдения среды и выбирает действия для сбора здоровья. Репозиторий содержит веса PyTorch для запуска через Sample-Factory. Данных о размере модели, языке интерфейса и лицензии в предоставленных источниках нет.

Сценарии применения

  • управление игровым агентом в doom_health_gathering_supreme
  • обучение и запуск агента для сбора здоровья в VizDoom
  • эксперименты с алгоритмом APPO в Sample-Factory

Ограничения

Модель обучена для конкретной среды doom_health_gathering_supreme; применимость к другим средам не подтверждена. В предоставленной карточке не указаны лицензия и количественные результаты оценки.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

A(n) APPO model trained on the doom_health_gathering_supreme environment.

This model was trained using Sample-Factory 2.0: https://github.com/alex-petrenko/sample-factory. Documentation for how to use Sample-Factory can be found at https://www.samplefactory.dev/

Downloading the model

After installing Sample-Factory, download the model with:

python -m sample_factory.huggingface.load_from_hub -r Mahesh151525/rl_course_vizdoom_health_gathering_supreme

Using the model

To run the model after download, use the enjoy script corresponding to this environment:

python -m <path.to.enjoy.module> --algo=APPO --env=doom_health_gathering_supreme --train_dir=./train_dir --experiment=rl_course_vizdoom_health_gathering_supreme

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · sample-factory

Нельзя запустить

RL-агенты не запускаются как сервис инференса.

Ревизия весов
d88c348

0 моделей