/ Модель
Каталог

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
29 мая 2023

Ссылки

Hugging Face

ppo-Huggy

saintzeno
Обучение с подкреплением

Обученный PPO-агент saintzeno управляет персонажем в игре Huggy и может использоваться для демонстрации или продолжения обучения в Unity ML-Agents.

109скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 мая 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

Это обученный с помощью Proximal Policy Optimization (PPO) агент для игры Huggy, опубликованный saintzeno. Модель создана с использованием библиотеки Unity ML-Agents и предназначена для управления игровым агентом в среде Huggy; её можно запускать для наблюдения за игрой или использовать как отправную точку для продолжения обучения.

В репозитории представлены веса в формате ONNX. Модель принимает состояние игровой среды и выдаёт действия агента; подробности о размере, составе наблюдений и конкретных ограничениях в карточке не приведены. Условия лицензирования в доступных сведениях не указаны.

Сценарии применения

  • Запуск агента для игры в Huggy
  • Наблюдение за поведением обученного игрового агента
  • Продолжение обучения агента в Unity ML-Agents

Ограничения

Карточка не описывает входные наблюдения, набор действий и показатели качества агента; применение ограничено средой Huggy.

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://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-Huggy
  2. Step 1: Find your model_id: saintzeno/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
f72dc8d

0 моделей

    Создать бенчмарк