/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
16 дек 2022

ppo-Huggy

Обучение с подкреплением3 профессии

Обученный PPO-агент для игры в Huggy в среде Unity ML-Agents.

59скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 дек 2022

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

iblub/ppo-Huggy — обученный агент, созданный с помощью библиотеки Unity ML-Agents. Он использует алгоритм Proximal Policy Optimization (PPO), чтобы играть в среде Huggy; модель можно запускать для наблюдения за поведением агента или использовать для продолжения обучения через ML-Agents. Репозиторий содержит модель в формате ONNX.

Карточка описывает специализированный чекпойнт для игрового сценария, а не универсальную языковую модель. Указаний о лицензии, размере модели и других поддерживаемых средах в доступных данных нет.

Сценарии применения

  • Запуск агента для игры в Huggy
  • Просмотр поведения обученного игрового агента
  • Продолжение обучения агента Huggy с помощью Unity ML-Agents

Ограничения

Агент предназначен для среды Huggy; карточка не подтверждает его применимость к другим играм. Сведения о лицензии и количественной оценке качества отсутствуют.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

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://github.com/huggingface/ml-agents#get-started 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. Go to https://huggingface.co/spaces/unity/ML-Agents-Huggy
  2. Step 1: Write your model_id: iblub/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
7167830

0 моделей