Характеристики

Библиотека: sample-factory
Опубликована: 30 июн 2026

Ссылки

Hugging Face

rl_doom_health_gathering_supreme

sourav6565

Обучение с подкреплением

Модель APPO для управления агентом в среде doom_health_gathering_supreme с использованием Sample-Factory.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 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 модель APPO, обученная разработчиком sourav6565 с помощью Sample-Factory 2.0 для среды doom_health_gathering_supreme. Она предназначена для управления агентом в этой игровой среде: модель получает наблюдения среды и выбирает действия, а обучение можно продолжить, возобновив эксперимент через Sample-Factory. Репозиторий содержит веса PyTorch. Данные о лицензии, размере модели и дополнительных ограничениях не приведены.

Сценарии применения

управление агентом в среде doom_health_gathering_supreme
запуск обученной политики в игровой симуляции
продолжение обучения агента в Sample-Factory
эксперименты с алгоритмом APPO в Doom

Ограничения

Модель обучена для конкретной среды doom_health_gathering_supreme, поэтому её применение к другим средам не подтверждено. Для запуска и продолжения обучения требуется Sample-Factory; лицензия в предоставленных данных не указана.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

A(n) APPO model trained on the doom_health_gathering_supreme environment.

This model was trained using Sample-Factory 2.0: https://github.com/alex-petrenko/sample-factory. Documentation for how to use Sample-Factory can be found at https://www.samplefactory.dev/

Downloading the model

After installing Sample-Factory, download the model with:

python -m sample_factory.huggingface.load_from_hub -r sourav6565/rl_doom_health_gathering_supreme

Using the model

To run the model after download, use the enjoy script corresponding to this environment:

python -m <path.to.enjoy.module> --algo=APPO --env=doom_health_gathering_supreme --train_dir=./train_dir --experiment=rl_doom_health_gathering_supreme

You can also upload models to the Hugging Face Hub using the same script with the --push_to_hub flag. See https://www.samplefactory.dev/10-huggingface/huggingface/ for more details

Training with this model

To continue training with this model, use the train script corresponding to this environment:

python -m <path.to.train.module> --algo=APPO --env=doom_health_gathering_supreme --train_dir=./train_dir --experiment=rl_doom_health_gathering_supreme --restart_behavior=resume --train_for_env_steps=10000000000

Note, you may have to adjust --train_for_env_steps to a suitably high number as the experiment will resume at the number of steps it concluded at.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · sample-factory

Нельзя запустить

RL-агенты не запускаются как сервис инференса.

Ревизия весов: 0ad34e5