Обученный PPO-агент для управления машиной в симуляторе CarRacing-v3.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Это обученный агент Proximal Policy Optimization (PPO) для игры CarRacing-v3, созданный с использованием библиотеки Stable-Baselines3. Модель предназначена для управления машиной в гоночной среде: она получает состояние среды и выбирает действия, чтобы проходить трассу.
Модель распространяется в формате PyTorch. Карточка не приводит размер модели, длительность контекста или подробности о наблюдениях и действиях; применимость ограничена средой CarRacing-v3 и совместимым интерфейсом Stable-Baselines3. Лицензия в доступных данных не указана.
Агент предназначен для CarRacing-v3, поэтому его нельзя считать универсальной моделью управления. Карточка не содержит подробной инструкции по загрузке и запуска.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This is a trained model of a PPO agent playing CarRacing-v3 using the stable-baselines3 library.
TODO: Add your code
from stable_baselines3 import ...
from huggingface_sb3 import load_from_hub
1M de Steps
...
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · stable-baselines3
RL-агенты не запускаются как сервис инференса.