/ Модель

Характеристики

Библиотека
ml-agents
Опубликована
1 сен 2026

ppo-Huggy

Обучение с подкреплением3 профессии

Обученный PPO-агент для управления персонажем в игре Huggy через Unity ML-Agents.

87скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 сен 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 Huggy с использованием библиотеки Unity ML-Agents. Она предназначена для управления агентом в игровом окружении: модель получает состояние среды и выбирает действия, а её поведение можно просматривать в браузере через совместимый просмотрщик ML-Agents.

Модель распространяется в формате ONNX и может использоваться с ML-Agents для запуска агента или продолжения обучения. В README указано, что обучение можно возобновить; сведения о лицензии, конкретной конфигурации сети и размере модели не приведены.

Сценарии применения

  • управление агентом в игровом окружении Huggy
  • просмотр поведения обученного игрового агента
  • возобновление обучения PPO-агента в Unity ML-Agents

Ограничения

Поведение модели описано только для среды Huggy и Unity ML-Agents; применимость к другим средам не подтверждена. Лицензия и подробности архитектуры в доступных данных не указаны.

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 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://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: titan-3646/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
d5ee530

0 моделей