/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
4 дек 2024

ppo-dog

Обучение с подкреплением

Обученный PPO-агент для игры Huggy в среде Unity ML-Agents, сохранённый в формате ONNX.

109скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 дек 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 подготовлена с использованием Unity ML-Agents и распространяется в формате ONNX; её можно загрузить в совместимую среду, чтобы наблюдать за действиями агента или продолжить обучение.

Модель предназначена для управления игровым агентом в среде Huggy. Карточка не сообщает размер модели, параметры наблюдений и действий или результаты оценки, поэтому качество игры и совместимость с конкретной версией среды требуют проверки. Условия лицензирования в предоставленных данных не описаны.

Сценарии применения

  • Запуск агента для игры в Huggy
  • Просмотр поведения агента в совместимой браузерной среде
  • Продолжение обучения агента средствами Unity ML-Agents

Ограничения

Модель предназначена для среды Huggy, а её качество в других средах не подтверждено. Лицензия и результаты оценки в предоставленных данных не указаны.

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: emiialvarez/ppo-dog
  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
3a6841c

0 моделей