/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
9 фев 2023

ppo-Huggy

Обучение с подкреплением3 профессии

Обученный PPO-агент для управления Huggy в игровой среде Unity ML-Agents.

63скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 фев 2023

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

Rubywong123/ppo-Huggy — обученный агент на основе алгоритма Proximal Policy Optimization (PPO), созданный с помощью библиотеки Unity ML-Agents. Он предназначен для управления персонажем Huggy в игровой среде: агент получает состояние среды и выбирает действия, чтобы играть. Модель доступна в формате ONNX; её можно использовать с ML-Agents для продолжения обучения или просмотра игры агента.

Модель ориентирована на одну игровую задачу, а README не сообщает размер сети, набор наблюдений или конкретные игровые цели. Для работы нужны совместимая среда Huggy и инструменты Unity ML-Agents. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • управление персонажем Huggy в игре
  • просмотр поведения обученного игрового агента
  • продолжение обучения PPO-агента в Unity ML-Agents

Ограничения

Предназначена для игровой среды Huggy и требует совместимой интеграции с Unity ML-Agents. В предоставленных данных не описаны наблюдения, действия агента и достигнутые показатели.

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 Huggy

This is a trained model of a ppo agent playing Huggy using the Unity ML-Agents Library.

Usage (with ML-Agents)

The Documentation: https://github.com/huggingface/ml-agents#get-started 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. Go to https://huggingface.co/spaces/unity/ML-Agents-Huggy
  2. Step 1: Write your model_id: Rubywong123/ppo-Huggy
  3. Step 2: Select your .nn /.onnx file
  4. Click on Watch the agent play 👀

Visualization method recorded in the official notebook to play directly in browser:

  1. Go to https://singularite.itch.io/huggy
  2. Click on Play with my Huggy model
  3. Select model repo and .nn/.onnx file.
  4. Click Play with Huggy.

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
559f620

0 моделей