/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
12 июл 2026

ppo-SnowballTarget

Обучение с подкреплением3 профессии

Обученная методом PPO модель агента для игры SnowballTarget в Unity ML-Agents, сохранённая в формате ONNX.

24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 июл 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 обученная методом Proximal Policy Optimization (PPO) модель агента, созданная для игры SnowballTarget с использованием библиотеки Unity ML-Agents. Она предназначена для управления агентом в этой среде: модель принимает наблюдения игрового окружения и выбирает действия, чтобы играть. Репозиторий содержит модель в формате ONNX; её можно запускать в поддерживающей ML-Agents среде и использовать для продолжения обучения.

Карточка не сообщает размер модели, длину контекста, языки или условия лицензии. Модель работает с игровыми наблюдениями и действиями, а не предназначена для диалога или генерации текста.

Сценарии применения

  • запуск агента в среде SnowballTarget
  • наблюдение за игрой обученного агента
  • продолжение обучения PPO-агента в Unity ML-Agents

Ограничения

Карточка описывает агента только для среды SnowballTarget; результаты в других средах не заявлены. Условия лицензии и характеристики модели, такие как размер, в предоставленных данных не указаны.

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 SnowballTarget

This is a trained model of a ppo agent playing SnowballTarget 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: kapoorkrish/ppo-SnowballTarget
  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
182415a

0 моделей