返回模型
说明文档
PPO Huggy 训练 🐻
我的 GitHub 仓库: PardhuSreeRushiVarma20060119/HuggingFace-Training/ppo-HuggyTraining
本仓库包含一个训练好的近端策略优化 (PPO) 智能体，用于玩 Huggy 环境，使用 Unity ML-Agents 库构建并与 Hugging Face Hub 集成。 本项目的目标是探索使用 Unity 环境进行强化学习 (RL)，并通过 Hugging Face 使训练好的智能体易于访问和交互。
🚀 使用方法
如果你是 ML-Agents 新手，请查看官方 ML-Agents 文档 了解设置、安装和训练详情。 你也可以深入学习 Hugging Face 的 深度强化学习课程，获取关于如何训练智能体并将其上传到 Hub 的分步指导。
🎮 与你的 Huggy 一起玩 🐕
这是最有趣的部分！你可以直接在浏览器中与你训练好的 Huggy 智能体进行交互游戏： 👉 在这里打开 Huggy 游戏: Hugging Face Spaces 上的 Huggy
- 点击 "Play with my Huggy model"
- 在 Step 1 中，输入你准确的 Hugging Face 用户名（区分大小写）。例如：
VarmaHF - 在 Step 2 中，选择仓库：
ppo-HuggyTraining - 在 Step 3 中，选择你想要重放的模型检查点。
💡 在训练过程中，会保存多个模型检查点（例如每 200,000 时间步）。
你可以尝试不同版本来观察 Huggy 随时间的改进。
例如，最新的模型文件是：Huggy.onnx
⚙️ 训练配置
- 环境: Huggy (Unity ML-Agents)
- 算法: PPO (近端策略优化)
- 框架: Unity ML-Agents + Hugging Face Hub
- 集成: 模型打包并上传到 Hugging Face 以便共享和部署
📊 结果
PPO 智能体已成功训练，并学会了玩 Huggy 环境。 得益于 Hugging Face 的集成，你可以：
- 预览训练好的智能体
- 重放和测试不同的检查点
- 交互式地比较训练过程中的性能改进
📚 参考资料
✨ 享受训练、探索和与 Huggy 一起玩的乐趣！ 🐻
VarmaHF/ppo-HuggyTraining
作者 VarmaHF
reinforcement-learning
ml-agents
↓ 1
♥ 1
创建时间: 2025-09-25 13:08:08+00:00
更新时间: 2025-09-25 14:56:19+00:00
在 Hugging Face 上查看文件 (33)
.gitattributes
Huggy.onnx
ONNX
Huggy/Huggy-1199964.onnx
ONNX
Huggy/Huggy-1199964.pt
Huggy/Huggy-1399998.onnx
ONNX
Huggy/Huggy-1399998.pt
Huggy/Huggy-1599974.onnx
ONNX
Huggy/Huggy-1599974.pt
Huggy/Huggy-1799980.onnx
ONNX
Huggy/Huggy-1799980.pt
Huggy/Huggy-199867.onnx
ONNX
Huggy/Huggy-199867.pt
Huggy/Huggy-1999988.onnx
ONNX
Huggy/Huggy-1999988.pt
Huggy/Huggy-2000042.onnx
ONNX
Huggy/Huggy-2000042.pt
Huggy/Huggy-399982.onnx
ONNX
Huggy/Huggy-399982.pt
Huggy/Huggy-599545.onnx
ONNX
Huggy/Huggy-599545.pt
Huggy/Huggy-799974.onnx
ONNX
Huggy/Huggy-799974.pt
Huggy/Huggy-999930.onnx
ONNX
Huggy/Huggy-999930.pt
Huggy/checkpoint.pt
Huggy/events.out.tfevents.1758802185.226c52fdf7fe.13654.0
README.md
config.json
configuration.yaml
replay.mp4
run_logs/Player-0.log
run_logs/timers.json
run_logs/training_status.json