/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
21 ноя 2024

ppo-Pyramids

Обучение с подкреплением3 профессии

Обученный PPO-агент для игры Pyramids в среде Unity ML-Agents, пригодный для запуска и продолжения обучения.

964скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 дек 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 обученная методом Proximal Policy Optimization (PPO) модель агента для игры Pyramids, опубликованная Nablaaa. Модель построена с использованием Unity ML-Agents и предназначена для управления агентом в игровой среде Pyramids: её можно запускать для наблюдения за игрой или использовать как отправную точку для продолжения обучения через ML-Agents. В репозитории представлен формат ONNX. Лицензия в предоставленных данных не описана.

Сценарии применения

  • запуск агента для игры в Pyramids
  • наблюдение за поведением PPO-агента в игровой среде
  • продолжение обучения агента с помощью Unity ML-Agents

Ограничения

Модель предназначена для среды Pyramids и её нельзя считать универсальным игровым агентом. Условия лицензии в доступных данных не приведены.

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 Pyramids

This is a trained model of a ppo agent playing Pyramids 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: Nablaaa/ppo-Pyramids
  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
51afdc5

0 моделей