/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
9 авг 2025

ppo-SnowballTarget

Обучение с подкреплением

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

113скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 авг 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 методом Proximal Policy Optimization (PPO) модель агента, созданная для игры SnowballTarget с использованием Unity ML-Agents. Она предназначена для управления агентом в этой игровой среде: модель принимает состояние среды и формирует действия, позволяющие агенту играть; её можно запускать в совместимой среде ML-Agents или использовать для продолжения обучения. Репозиторий содержит модель в формате ONNX. Карточка не сообщает размер модели, поддерживаемые языки или лицензию.

Сценарии применения

  • Запуск агента SnowballTarget в среде Unity ML-Agents
  • Просмотр поведения обученного агента в игровой среде
  • Продолжение обучения PPO-агента SnowballTarget
  • Изучение применения глубокого обучения с подкреплением в игровой задаче

Ограничения

Модель предназначена для среды SnowballTarget и совместимого запуска через Unity ML-Agents. В карточке не приведены показатели качества агента.

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: Zayneb17/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
e6ee2c7

0 моделей