/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
8 янв 2024

ppo-Huggy

Обучение с подкреплением3 профессии

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

119скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 янв 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 обученный методом Proximal Policy Optimization (PPO) агент, созданный с помощью библиотеки Unity ML-Agents для игры Huggy. Модель принимает состояние игрового окружения и выбирает действия, чтобы управлять игровым агентом; её можно запускать в совместимой среде ML-Agents или просматривать игру через браузерный просмотрщик моделей Hugging Face.

Репозиторий содержит модель в формате ONNX. Карточка также описывает возможность продолжить обучение через ML-Agents. Сведения о числе параметров, контексте и лицензии в доступных материалах отсутствуют.

Сценарии применения

  • управление агентом в игровом окружении Huggy
  • просмотр поведения обученного PPO-агента
  • продолжение обучения агента в Unity ML-Agents

Ограничения

Агент обучен для конкретного окружения Huggy, поэтому его поведение не следует считать универсальным для других игр. Доступные материалы не описывают качество, условия обучения или лицензию модели.

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://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: lilianz/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
0a55af5

0 моделей