/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
20 авг 2024

ppo-Huggy

Обучение с подкреплением

Обученный PPO-агент для игры в Huggy, который можно запускать или дообучать в Unity ML-Agents.

121скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 авг 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, который играет в Huggy. Модель опубликована пользователем maxmax99 и создана с помощью библиотеки Unity ML-Agents; файл модели доступен в формате ONNX.

Агент предназначен для запуска в среде Huggy через ML-Agents: можно наблюдать за его игрой в браузере и продолжить обучение. Он принимает состояние игрового окружения и выдаёт действия агента. README не сообщает размер модели, параметры среды или метрики качества; лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • Запуск агента для игры в Huggy
  • Просмотр игры агента в браузере
  • Продолжение обучения PPO-агента в ML-Agents
  • Эксперименты с глубоким обучением с подкреплением в Unity

Ограничения

Качество агента и условия обучения не описаны, поэтому его игровую эффективность оценить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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: maxmax99/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
16587d6

0 моделей