/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
19 июн 2026

ppo-Huggy

Обучение с подкреплением

Обученный PPO-агент для управления персонажем в игре Huggy через Unity ML-Agents.

120скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 июн 2026

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 методом Proximal Policy Optimization (PPO) агент, разработанный для игры Huggy в среде Unity ML-Agents. Модель предназначена для управления игровым агентом и может быть запущена в соответствующей среде или использована для продолжения обучения через ML-Agents.

Репозиторий содержит модель в формате ONNX; в метаданных указана библиотека ml-agents. Карточка не сообщает размер модели, набор входных наблюдений, поддерживаемые языки или лицензию, поэтому эти характеристики здесь не описываются.

Сценарии применения

  • Запуск обученного агента в среде Huggy
  • Просмотр игры агента в браузере через ML-Agents
  • Продолжение обучения агента Huggy
  • Эксперименты с PPO в Unity ML-Agents

Ограничения

Агент обучен для конкретной среды Huggy, поэтому его применимость к другим играм или средам не подтверждена. В карточке не приводятся метрики качества и условия лицензирования.

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: floriskummer/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
6ce120c

0 моделей