/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
20 апр 2024

ppo-Huggy

Обучение с подкреплением

PPO-агент для игры Huggy, обученный с Unity ML-Agents и доступный в формате ONNX.

116скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 апр 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 обученная методом Proximal Policy Optimization (PPO) модель агента, который играет в Huggy. Модель создана пользователем binganao с использованием Unity ML-Agents и предназначена для запуска агента в соответствующей игровой среде или продолжения его обучения.

В репозитории доступна модель в формате ONNX. Агент получает наблюдения игровой среды и выдаёт действия для управления персонажем. README описывает применение через ML-Agents и просмотр игры в браузере; сведений о размере, контексте, поддерживаемых естественных языках и лицензии в предоставленных данных нет.

Сценарии применения

  • Запуск обученного агента в игровой среде Huggy
  • Просмотр поведения агента в браузере через ML-Agents
  • Продолжение обучения PPO-агента для Huggy

Ограничения

Модель предназначена для среды Huggy и не заявлена как универсальный игровой агент. В предоставленных данных не описаны её качество и 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: binganao/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
6061811

0 моделей