/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
10 дек 2025

ppo-SnowballTarget

Обучение с подкреплением3 профессии

Обученный агент PPO для игры SnowballTarget в среде Unity ML-Agents.

146скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 дек 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

Это обученная модель агента PPO, опубликованная Tejas-Anvekar для игры SnowballTarget с использованием Unity ML-Agents. Она предназначена для управления игровым агентом в этой среде и может запускаться для наблюдения за его игрой; веса доступны в формате ONNX. Карточка также указывает на возможность продолжить обучение через ML-Agents. Входы и действия агента зависят от наблюдений и интерфейса среды SnowballTarget. Условия лицензии в предоставленных данных не описаны.

Сценарии применения

  • управление агентом в игре SnowballTarget
  • запуск обученной политики в Unity ML-Agents
  • наблюдение за игрой агента в браузере
  • продолжение обучения агента PPO

Ограничения

Агент обучен для конкретной среды SnowballTarget; перенос на другие среды не подтверждён. Лицензия и подробности о наблюдениях и действиях в карточке 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 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: Tejas-Anvekar/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
632fe0f

0 моделей