/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
29 июн 2026

ppo-Pyramids

Обучение с подкреплением

Обученный PPO-агент для игры Pyramids в среде Unity ML-Agents, сохранённый в формате ONNX.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 июн 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 методом Proximal Policy Optimization (PPO) агент для игры Pyramids, опубликованный пользователем sourav6565. Модель создана с использованием Unity ML-Agents и сохранена в формате ONNX.

Агент предназначен для выбора игровых действий в среде Pyramids. Его можно запускать в совместимой среде Unity ML-Agents, наблюдать за игрой в браузере через просмотрщик Hugging Face или использовать как основу для продолжения обучения. Данные не сообщают размер модели или условия лицензии, поэтому их нельзя указать.

Сценарии применения

  • Запуск агента для игры в Pyramids
  • Просмотр поведения обученного агента в браузере
  • Продолжение обучения агента в Unity ML-Agents

Ограничения

Модель предназначена для среды Pyramids и Unity ML-Agents; перенос на другие среды не подтверждён. В карточке не приведены результаты оценки качества агента.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ppo Agent playing Pyramids

This is a trained model of a ppo agent playing Pyramids 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: sourav6565/ppo-Pyramids
  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
437aeba

0 моделей