Mindket

Microduck Policies

新上架第 1 版 · 更新于

概览

Pollen Robotics 为 Microduck 库发布的机器人模型,上个月被下载约 64,000 次。它的卡片细节很少,所以依赖它之前请先查看仓库。

Microduck Policies 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • 你电脑上的 Python,Windows、macOS 或 Linux 都可以
  • 足够放模型文件的磁盘空间,卡片没有说明文件大小
用在
  • 基于 Microduck 库的机器人项目
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux 电脑,用来下载文件
  • 卡片没有提到其他场合
先运行
pip install -U huggingface_hub

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

Microduck Policies 是 Pollen Robotics 在 Hugging Face 上为 Microduck 库发布的机器人模型。从名字看,它指向 Microduck 机器人的控制策略。卡片没有给出描述,所以本页无法说明这些策略做什么,也无法说明它们是怎么训练的。过去 30 天里大约有 63,900 人下载过它,54 人点了喜欢。其他人还分享了它的 2 个量化版本和 5 个微调版本。

适合谁

它大概适合已经在用 Microduck、想要现成策略文件的机器人开发者和爱好者。卡片没有提到其他读者,所以请把这当作预期,而不是保证。

用在哪里

  • 基于 Microduck 库的机器人项目
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux 电脑,用来下载文件
  • 卡片没有提到其他场合
Use caseWhoWhat they get back
试用这些文件Microduck 开发者可供测试的模型文件,其行为卡片没有描述
改造模型机器人开发者微调的起点,就像其他人做过的那样

如何设置

  • 你电脑上的 Python,Windows、macOS 或 Linux 都可以
  • 足够放模型文件的磁盘空间,卡片没有说明文件大小
  1. 安装 Hugging Face hub 软件包。
  2. 把模型文件下载到你的电脑。
  3. 因为卡片没有给出运行步骤,请打开 Hugging Face 上的仓库去找。
pip install -U huggingface_hub
hf download pollen-robotics/microduck-policies

如何使用

卡片没有给出使用步骤,所以本页不展示代码。下载之后,请在仓库里找 README 或脚本,看看 Microduck 库是怎么加载这些文件的。

ToolWhat it does
hf download把仓库文件取到你的电脑上
Microduck library这个模型所属的库

示例

没有可用的完整示例。谨慎的第一次测试是把文件下载到一个空文件夹里,列出它们,并在连接任何机器人之前阅读其中的文本文件。

新手与专家

在机器人领域,策略是根据机器人感知到的信息来决定它下一步该做什么的部分。这些文件是否按这种方式工作,卡片并没有确认,所以请先阅读仓库。

合理的第一步是先下载文件,看看它们的名称和大小。资深用户可以把其他人分享的两个量化版本和五个微调版本,当作大家如何改造它的参考。

  1. 机器人感知周围环境
  2. 策略选出下一步动作
  3. 电机执行动作

注意事项

  • License: Apache 2.0。
  • Cost to run: 未提及。这些步骤不需要 API 密钥或付费服务。
  • Data it reaches: 它从 Hugging Face Hub 下载文件。卡片没有说明这些策略运行时还会读取或发送什么。
  • Not for: 需要有文档说明行为的场合,因为卡片没有给出运行步骤、结果或限制。

README 和文件

README

Microduck Policies

Pollen Robotics 为 Microduck 库发布的机器人模型,上个月被下载约 64,000 次。它的卡片细节很少,所以依赖它之前请先查看仓库。

由 pollen-robotics 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的,模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:Microduck Policies 是 Pollen Robotics 在 Hugging Face 上为 Microduck 库发布的机器人模型。从名字看,它指向 Microduck 机器人的控制策略。卡片没有给出描述,所以本页无法说明这些策略做什么,也无法说明它们是怎么训练的。过去 30 天里大约有 63,900 人下载过它,54 人点了喜欢。其他人还分享了它的 2 个量化版本和 5 个微调版本。

适合谁:它大概适合已经在用 Microduck、想要现成策略文件的机器人开发者和爱好者。卡片没有提到其他读者,所以请把这当作预期,而不是保证。

用在哪里:

  • 基于 Microduck 库的机器人项目
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux 电脑,用来下载文件
  • 卡片没有提到其他场合
Use case | Who | What they get back
试用这些文件 | Microduck 开发者 | 可供测试的模型文件,其行为卡片没有描述
改造模型 | 机器人开发者 | 微调的起点,就像其他人做过的那样

如何设置:

  • 你电脑上的 Python,Windows、macOS 或 Linux 都可以
  • 足够放模型文件的磁盘空间,卡片没有说明文件大小
  1. 安装 Hugging Face hub 软件包。
  2. 把模型文件下载到你的电脑。
  3. 因为卡片没有给出运行步骤,请打开 Hugging Face 上的仓库去找。
pip install -U huggingface_hub
hf download pollen-robotics/microduck-policies

如何使用:卡片没有给出使用步骤,所以本页不展示代码。下载之后,请在仓库里找 README 或脚本,看看 Microduck 库是怎么加载这些文件的。

Tool | What it does
hf download | 把仓库文件取到你的电脑上
Microduck library | 这个模型所属的库

示例:没有可用的完整示例。谨慎的第一次测试是把文件下载到一个空文件夹里,列出它们,并在连接任何机器人之前阅读其中的文本文件。

新手与专家:在机器人领域,策略是根据机器人感知到的信息来决定它下一步该做什么的部分。这些文件是否按这种方式工作,卡片并没有确认,所以请先阅读仓库。

合理的第一步是先下载文件,看看它们的名称和大小。资深用户可以把其他人分享的两个量化版本和五个微调版本,当作大家如何改造它的参考。

机器人感知周围环境
策略选出下一步动作
电机执行动作

注意事项:

  • License: Apache 2.0。
  • Cost to run: 未提及。这些步骤不需要 API 密钥或付费服务。
  • Data it reaches: 它从 Hugging Face Hub 下载文件。卡片没有说明这些策略运行时还会读取或发送什么。
  • Not for: 需要有文档说明行为的场合,因为卡片没有给出运行步骤、结果或限制。

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 任务:robotics
  • 框架:microduck
  • 最近 30 天下载:67,163
  • 点赞:54
  • 许可证:apache-2.0
  • Quantized versions: 2
  • Fine-tunes: 5
  • 标签:microduck, onnx, robotics

链接

  • 模型:https://huggingface.co/pollen-robotics/microduck-policies
  • 文件:https://huggingface.co/pollen-robotics/microduck-policies/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:

pip install -U huggingface_hub
hf download pollen-robotics/microduck-policies

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  4 KB

1 个文件,共 4 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-13

同类产品对比

同一分类里与本产品共有标签最多的已上架 Hugging Face 模型。

产品最近 30 天下载点赞参数量许可证最近更新
Microduck Policies 本页67,16354—apache-2.0
π₀.₅ (Pi05) (LeRobot)共有 robotics21,9961193.6Bgemma
Alpamayo 2 Edge共有 robotics921412.7Bopenmdw-1.1
ActionCodec2共有 robotics2173—apache-2.0
Jocasta-diff-VLA共有 robotics3633—apache-2.0
all-MiniLM-L6-v2共有 onnx174,740,1846,10422.7Mapache-2.0
数据为 Mindket 在 2026-11-12 至 2026-11-13 期间读取的数值。

评价

还没有评分

写评价

还没有评价。

Mindket 的更多商品

查看 Mindket 的全部商品

Bonsai-27B-GGUF

lmstudio-community · 工具包

面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。

新上架

以每权重 2.9 位的 EXL3 量化运行 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,这是一份 196 GiB 的副本,适合在自己硬件上部署大模型的人。困惑度与原模型相差不大。

新上架

MusicGen Small

facebook · 工具包

根据文字描述或音频提示生成短音乐片段,是 facebook MusicGen 的 small 检查点。适合想在自己电脑上试用文字生成音乐的开发者和音乐爱好者。

新上架

开发类的相似商品

查看开发类的全部商品

Lexnet

alpindale · 工具包

用一个只有约 984 个权重的小型神经网络,为 C 源代码的每个字符打上语法高亮标签,通过一个小小的 C 程序运行。适合对手工设计的网络好奇的开发者和研究者。

新上架

FLUX.2 Klein LoRA Studio

prithivMLmods · 工具包

在浏览器或你自己的电脑上,用一个 Gradio 应用试用 FLUX.2 Klein 图像模型的一组 LoRA。适合制作或测试 AI 图片的人。

新上架

anaksor-ocr

Sokheng · 工具包

这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。

新上架