/ Модель
Каталог

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
23 фев 2023

Ссылки

Hugging Face

poca-SoccerTwos

pabloac31
Обучение с подкреплением

Обученный агент poca для управления игроком в симуляции SoccerTwos на базе Unity ML-Agents.

125скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 фев 2023

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

pabloac31/poca-SoccerTwos — обученная модель агента poca, созданная с помощью Unity ML-Agents для игры SoccerTwos. Она предназначена для управления игровым агентом в симуляции футбольного матча и может использоваться для просмотра поведения агента или продолжения его обучения через ML-Agents. Репозиторий содержит модель в формате ONNX; метаданные указывают библиотеку ml-agents и задачу reinforcement-learning. Язык модели неприменим: она принимает наблюдения среды и выдаёт действия агента. Лицензия в доступных материалах не указана.

Сценарии применения

  • просмотр игры обученного агента в SoccerTwos
  • продолжение обучения агента SoccerTwos через ML-Agents
  • эксперименты с обучением с подкреплением в Unity

Ограничения

Модель предназначена для среды SoccerTwos и использования с Unity ML-Agents; её применимость к другим средам не подтверждена. Лицензия в предоставленных материалах не указана.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

poca Agent playing SoccerTwos

This is a trained model of a poca agent playing SoccerTwos using the Unity ML-Agents Library.

Usage (with ML-Agents)

The Documentation: https://github.com/huggingface/ml-agents#get-started 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. Go to https://huggingface.co/spaces/unity/ML-Agents-SoccerTwos
  2. Step 1: Write your model_id: pabloac31/poca-SoccerTwos
  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
21db766

0 моделей

    Создать бенчмарк