/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
16 июн 2025

poca-SoccerTwos

Обучение с подкреплением

Обученный агент poca управляет игроком в среде SoccerTwos и может использоваться с Unity ML-Agents.

99скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 июл 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

Miguel-eumesmo/poca-SoccerTwos — обученная модель агента poca для игры SoccerTwos, созданная с использованием библиотеки Unity ML-Agents. Она предназначена для управления игровым агентом в среде SoccerTwos и может применяться для просмотра поведения агента или продолжения его обучения в ML-Agents. Модель опубликована в формате ONNX; метаданные относят её к обучению с подкреплением.

Модель принимает состояние игровой среды и выдаёт действия агента. Сведения о размере, длине контекста и поддержке естественных языков не относятся к описанному сценарию. Лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

  • просмотр игры агента в SoccerTwos
  • продолжение обучения агента в Unity ML-Agents
  • эксперименты с обучением с подкреплением в игровой среде

Ограничения

Модель предназначена для среды SoccerTwos и Unity ML-Agents; переносимость на другие среды не описана. Условия лицензии в доступных данных не приведены.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

poca Agent playing SoccerTwos

This is a trained model of a poca agent playing SoccerTwos 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: Miguel-eumesmo/poca-SoccerTwos
  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
1802237

0 моделей