/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
26 июл 2026

ppo-SnowballTarget

Обучение с подкреплением

PPO-агент для игры SnowballTarget в среде Unity ML-Agents, сохранённый в формате ONNX.

40скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 июл 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

Suseend/ppo-SnowballTarget — обученная методом proximal policy optimization (PPO) модель агента для игры SnowballTarget в среде Unity ML-Agents. Репозиторий содержит модель в формате ONNX; её можно использовать для запуска агента в совместимой среде, а также продолжить обучение через ML-Agents.

Модель предназначена для выбора действий в игровом эпизоде SnowballTarget. Карточка не описывает наблюдения, устройство награды или конкретные игровые стратегии, поэтому её применимость к другим средам не подтверждена. Лицензия и показатели качества в доступных данных не указаны.

Сценарии применения

  • Запуск обученного агента в совместимой среде SnowballTarget
  • Наблюдение за игрой агента через ML-Agents
  • Продолжение обучения PPO-агента для SnowballTarget

Ограничения

Применимость подтверждена только для SnowballTarget; качество агента и его поведение количественно не описаны. Лицензия в доступных данных не указана.

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: Suseend/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
576827e

0 моделей