/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
4 июл 2026

Huggy

Обучение с подкреплением3 профессии

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

57скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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 обученный агент Proximal Policy Optimization (PPO), созданный для игры Huggy в среде Unity ML-Agents. Модель принимает наблюдения из игрового окружения и выбирает действия, чтобы управлять игровым агентом; её можно запускать в поддерживаемой среде ML-Agents или просматривать игру в браузере через совместимый просмотрщик агентов.

Репозиторий содержит модель в формате ONNX. README также описывает возможность продолжить обучение агента с помощью ML-Agents. Сведения о лицензии, размере модели и конкретных характеристиках обучения в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

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

Ограничения

Агент обучен для игры Huggy, поэтому его поведение рассчитано на соответствующее игровое окружение. README не сообщает результаты оценки качества или условия лицензии.

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: nardneran/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
32a1aa4

0 моделей