/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
25 июл 2026

ppo-Pyramid

Обучение с подкреплением

Обученный на PPO агент Unity ML-Agents для игры в среде Pyramids, доступный в формате ONNX.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 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

Toamtoo/ppo-Pyramid — обученный агент, созданный с помощью библиотеки Unity ML-Agents. Он использует алгоритм PPO (Proximal Policy Optimization), чтобы играть в среде Pyramids; модель также можно запустить в совместимой среде ML-Agents для наблюдения за поведением агента или продолжения обучения.

Репозиторий содержит модель в формате ONNX. Карточка не сообщает размер модели, длительность контекста или поддерживаемые естественные языки: агент предназначен для взаимодействия с игровой средой, а не для языкового общения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • Запуск агента для игры в среде Pyramids
  • Наблюдение за поведением агента в совместимой среде Unity ML-Agents
  • Продолжение обучения PPO-агента в среде Pyramids

Ограничения

Агент обучен для среды Pyramids и не предназначен для обобщённых игровых задач; результаты зависят от совместимости используемой среды ML-Agents с моделью. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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: Toamtoo/ppo-Pyramid
  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
9bb1245

0 моделей