/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
12 июн 2024

poca-SoccerTwos

Обучение с подкреплением

Обученный агент poca управляет игроком в среде SoccerTwos и подходит для запуска или продолжения обучения в Unity ML-Agents.

140скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 июн 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 poca для игры SoccerTwos, созданный с помощью Unity ML-Agents и опубликованный пользователем daniilxcode. Модель предназначена для управления агентом в среде SoccerTwos: её можно использовать для запуска игры, просмотра поведения агента и продолжения обучения через ML-Agents. В репозитории указан формат ONNX; модель относится к обучению с подкреплением.

Карточка не сообщает размер модели, поддерживаемые естественные языки или лицензию, поэтому эти характеристики здесь не уточняются. Применение модели описано для среды SoccerTwos и инструментария ML-Agents.

Сценарии применения

  • запуск агента в среде SoccerTwos
  • просмотр игры обученного агента
  • продолжение обучения агента в ML-Agents
  • эксперименты с обучением с подкреплением в Unity

Ограничения

Модель описана для конкретной среды SoccerTwos и требует совместимого окружения ML-Agents для запуска или продолжения обучения.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

poca Agent playing SoccerTwos

This is a trained model of a poca agent playing SoccerTwos 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: Armageddon1337/poca-SoccerTwos
  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
9fa9479

0 моделей