/ Модель
Каталог

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
26 мая 2023

Ссылки

Hugging Face

DeepRLCourse_Unit5-ppo-SnowballTarget

sarahpuspdew
Обучение с подкреплением3 профессии

Обученный агент PPO для игры SnowballTarget в Unity ML-Agents, выдающий действия для управления игровым персонажем.

47скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 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 обученная модель агента PPO, созданная с помощью библиотеки Unity ML-Agents для игры SnowballTarget. Она предназначена для управления агентом в этой игровой среде: модель принимает состояние среды и выдаёт действия, позволяющие агенту играть. Репозиторий содержит модель в формате ONNX, которую можно использовать с ML-Agents для запуска агента или продолжения обучения. Карточка не сообщает размер модели, используемый набор наблюдений и конкретные детали поведения агента.

Сценарии применения

  • запуск обученного агента в среде SnowballTarget
  • наблюдение за игрой агента в Unity ML-Agents
  • продолжение обучения PPO-агента в игровой среде

Ограничения

Модель предназначена для среды SnowballTarget; карточка не описывает её поведение за пределами этой среды или показатели качества.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ppo Agent playing SnowballTarget

This is a trained model of a ppo agent playing SnowballTarget 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-SnowballTarget
  2. Step 1: Find your model_id: sarahpuspdew/DeepRLCourse_Unit5-ppo-SnowballTarget
  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
f843845

0 моделей

    Создать бенчмарк