Страница вопросов и ответов по AWS DeepRacer

DeepRacer – это самый быстрый способ набрать скорость при работе с машинным обучением с подкреплением (RL), причем в буквальном смысле: благодаря полностью автономному гоночному автомобилю в масштабе 1:18, который управляется с помощью обучения с подкреплением и трехмерному симулятору гонок. Любой желающий может обучать, оценивать и настраивать RL-модели в онлайн-симуляторе, развертывать их на устройствах AWS DeepRacer или радиоуправляемых (RC) автомобилях для автономной работы в реальном мире или соревноваться друг с другом.

Симулятор DeepRacer включает в себя учебное пособие, которое помогает начать работу с обучением с подкреплением и обучить первую модель. После этого вы также сможете оценивать и настраивать свои модели. Документация для разработчиков DeepRacer содержит дополнительные сведения о создании первоначальной модели и усовершенствовании моделей.

Нет, для обучения и оценки моделей автомобиль AWS DeepRacer не требуется. 

Нет. AWS DeepRacer использует развернутую на нем RL-модель и входные данные с камеры, чтобы просчитывать необходимый вывод локально. Автомобиль AWS DeepRacer должен быть подключен к той же сети Wi‑Fi, что и устройство, которое используется для запуска и остановки автономного вождения. Подробные сведения о подготовке и настройке автомобиля см. в документации для разработчиков.

DeepRacer на AWS интегрируется с Amazon SageMaker для обучения моделей с помощью метода подкрепления, с AWS RoboMaker для предоставления гоночного симулятора, с Видеопотоками Amazon Kinesis для потоковой передачи видеозаписей виртуальных симуляций, с Amazon S3 для хранения моделей и с Amazon CloudWatch для сбора журналов.

В настоящее время разработчики не могут добавлять дополнительные трассы в симулятор DeepRacer. 

Нет. Для обучения RL‑модели необходима обратная связь о результатах действий, выполненных моделью. Эта цепь обратной связи есть в симуляторе DeepRacer, но отсутствует в реальном мире.

В настоящее время DeepRacer не поддерживает локальное обучение.

Да. Для создания и обучения RL‑моделей, а также их развертывания вручную на своем симуляторе AWS DeepRacer можно использовать блокнот SageMaker для распределенного обучения DeepRacer (DeepRacer Distributed Training SageMaker Notebook).