/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
3 ноя 2024

ppo-Huggy

Обучение с подкреплением

Обученный PPO-агент YacineRL для управления персонажем в игре Huggy через Unity ML-Agents.

101скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 ноя 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 обученный агент на основе алгоритма PPO, созданный YacineRL для игры Huggy в среде Unity ML-Agents. Модель предназначена для управления игровым агентом: её можно использовать для просмотра игры и продолжения обучения в совместимой среде ML-Agents.

Репозиторий содержит модель в формате ONNX; для работы указана библиотека ML-Agents. Карточка не сообщает размер модели, языки или длину контекста: агент принимает наблюдения среды и выдаёт действия для управления персонажем. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • просмотр игры Huggy под управлением обученного агента
  • продолжение обучения PPO-агента в Unity ML-Agents
  • эксперименты с обучением игрового агента с подкреплением

Ограничения

Модель предназначена для среды Huggy и Unity ML-Agents, поэтому её применение в других средах требует совместимых наблюдений и пространства действий. В предоставленных данных не описаны метрики качества или условия лицензии.

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://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: YacineRL/ppo-Huggy
  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
87fe346

0 моделей