/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
27 июн 2026

ppo-Pyramids

Обучение с подкреплением3 профессии

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

26скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 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 обученная методом Proximal Policy Optimization (PPO) модель агента, созданная для игры Pyramids в среде Unity ML-Agents. Репозиторий предоставляет модель в формате ONNX для запуска агента и наблюдения за его игрой; карточка также описывает возможность продолжить обучение через ML-Agents.

Модель предназначена для управления игровым агентом в среде Pyramids. Карточка не сообщает размер модели, параметры наблюдений и действий или результаты обучения, поэтому её пригодность для других сред и качество игры оценить нельзя. Для запуска требуется совместимая среда Unity ML-Agents. Условия лицензии в предоставленных сведениях не указаны.

Сценарии применения

  • Запуск агента в среде Unity ML-Agents Pyramids
  • Наблюдение за игрой обученного агента
  • Продолжение обучения агента PPO в Pyramids

Ограничения

Карточка не приводит метрики качества, параметры среды или требования к наблюдениям и действиям; для запуска нужна совместимая среда Unity ML-Agents.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

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: ssain0771/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
7ae7434

0 моделей