Производная модели farama-minari/Hopper-v5-SAC-medium. Обученный агент SAC для управления персонажем в симуляторе Hopper-v5.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Карточка модели farama-minari/Hopper-v5-SAC-expert на Hugging Face совпадает с карточкой farama-minari/Hopper-v5-SAC-medium, поэтому описание составлено по ней.
Это обученный агент Soft Actor-Critic (SAC) для управления симуляцией Hopper-v5. Модель опубликована в репозитории farama-minari и обучена с использованием библиотеки Stable-Baselines3; веса представлены в формате PyTorch.
Агент предназначен для выполнения действий в среде Hopper-v5 в рамках обучения с подкреплением. Карточка не содержит сведений о размере модели, деталях обучения или конкретных показателях качества. В README пример загрузки оставлен незавершённым.
Лицензия в предоставленных данных не указана.
Карточка не приводит метрик качества или подробностей обучения, а пример кода загрузки оставлен незавершённым. Условия лицензии не приведены в доступных данных.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This is a trained model of a SAC agent playing Hopper-v5 using the stable-baselines3 library.
TODO: Add your code
from stable_baselines3 import ...
from huggingface_sb3 import load_from_hub
...
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · stable-baselines3
RL-агенты не запускаются как сервис инференса.