/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
14 сен 2026

ppo-Huggy

Обучение с подкреплением3 профессии

Обученный агент PPO в формате ONNX для игры Huggy и экспериментов с управлением в Unity ML-Agents.

145скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены14 сен 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

biacaca/ppo-Huggy — обученный агент PPO для игры Huggy, созданный с использованием библиотеки Unity ML-Agents. Модель предназначена для запуска агента в среде Huggy, наблюдения за его поведением и продолжения обучения через ML-Agents.

Репозиторий содержит модель в формате ONNX. Агент принимает состояние игровой среды и выдаёт действия для управления персонажем; README не описывает детали наблюдений или конкретный набор действий. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • Запуск агента для игры Huggy в Unity ML-Agents
  • Просмотр поведения обученного игрового агента в браузере
  • Продолжение обучения агента PPO в среде Huggy

Ограничения

README не сообщает оценку качества агента и условия среды, в которых он обучался; применение рассчитано на игровую среду Huggy с ML-Agents.

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 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: biacaca/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
89773d5

0 моделей