Производная модели farama-minari/Walker2d-v5-SAC-medium. Обученный агент SAC для управления Walker2d-v5 в симуляции подкрепляющего обучения.
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/Walker2d-v5-SAC-simple на Hugging Face совпадает с карточкой farama-minari/Walker2d-v5-SAC-medium, поэтому описание составлено по ней.
Это обученный агент Soft Actor-Critic (SAC) для среды Walker2d-v5. Модель опубликована Farama Minari и создана с использованием библиотеки Stable-Baselines3; веса представлены в формате PyTorch.
Агент предназначен для управления двуногим симуляционным роботом Walker2d в среде подкрепляющего обучения. Его можно использовать для запуска эпизодов в этой среде и экспериментов с обучением и оценкой политик управления. Карточка не сообщает подробности обучения, показатели качества или условия лицензии.
Карточка не приводит метрик качества и подробностей обучения, поэтому результаты агента в среде не охарактеризованы. Лицензия не указана.
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 Walker2d-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.