/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
25 мар 2024

ppo-Huggy

Обучение с подкреплением

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

109скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 мар 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 среду Huggy. Модель создана с использованием библиотеки Unity ML-Agents и предназначена для запуска агента в этой игровой среде, а также для продолжения обучения или просмотра его поведения через браузер.

Сценарии применения

  • запуск агента для игры в Huggy
  • просмотр поведения обученного агента в браузере
  • продолжение обучения агента Huggy

Ограничения

Модель предназначена для среды Huggy и её поведение в других средах не подтверждено. В README не приведены показатели качества или сведения об условиях лицензии.

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: jamking/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
8bbf0b4

0 моделей