AWS DeepRacer – häufig gestellte Fragen

AWS DeepRacer ist der schnellste Weg, um mit Reinforcement Learning (RL) durchzustarten – mit einem vollständig autonomen Rennwagen im Maßstab 1:18, der durch Reinforcement Learning und einem 3D-Rennsimulator angetrieben wird. Jeder kann RL-Modelle im Online-Simulator trainieren, evaluieren und optimieren, Modelle auf einem AWS DeepRacer-Gerät bereitstellen, um ein autonomes Erlebnis in der realen Welt zu erleben, oder auf der Konsole gegeneinander antreten.  “

AWS-Kunden können in der Region USA Ost (Nord-Virginia) auf den AWS-DeepRacer-Simulator zugreifen.

Die AWS DeepRacer League war die weltweit erste globale autonome Rennsport-Liga. Seit 2018 haben mehr als 560 000 Entwickler ihr Wissen über Machine Learning (ML) erweitert, indem sie in der League antraten. Die Besten der Besten treffen sich jedes Jahr auf der re:Invent in Las Vegas zur AWS DeepRacer League Championship. 

Weitere Informationen zur finalen Meisterschaft finden Sie auf der . 

Der AWS-DeepRacer-Simulator beinhaltet ein Tutorial zum Einstieg in Reinforcement Learning und in das Training Ihres ersten Modells. Sie werden dann auch in der Lage sein, Ihre Modelle zu evaluieren und zu optimieren. Die AWS DeepRacer Developer Documentation enthält zusätzliche Informationen zur Erstellung Ihres ersten Modells und zur Verbesserung Ihrer Modelle.

Nein. Sie können auch ohne ein AWS-DeepRacer-Auto Modelle trainieren und bewerten. 

Kunden können ihre eigenen virtuellen Rennen im Bereich Community-Rennen der AWS-DeepRacer-Konsole erstellen.

Nein. AWS DeepRacer verwendet das eingesetzte RL-Modell und die Kameraeingabe, um die Inferenz lokal auszuführen. Der AWS DeepRacer muss mit demselben WLAN-Netzwerk verbunden sein wie das Gerät, mit dem das autonome Fahren gestartet und gestoppt wird. Einzelheiten zur Einrichtung des Fahrzeugs finden Sie in der Entwicklerdokumentation.

Mit AWS DeepRacer für Studierende können Schüler weiterführender Schulen und Studenten and Hochschulen auf der ganzen Welt ihre ML-Fähigkeiten auf einer unterhaltsamen, praktischen Weise entwickeln, welche ausschließlich für Studenten verfügbar ist und für die kein AWS-Konto erforderlich ist. Die Teilnehmer können 20 Stunden ML-Lehrmaterial, 10 Stunden monatliches Modelltraining, Rechenressourcen und 5 GB Modellspeicher nutzen, um ein RL-Modell in einer simulierten 3D-Rennumgebung zu trainieren. 

Weitere Informationen finden Sie AWS DeepRacer Student. 

AWS DeepRacer lässt sich mit Amazon SageMaker zum Modelltraining auf Reinforcement-Learning-Basis, AWS RoboMaker zur Bereitstellung des Rennsimulators, Amazon Kinesis Video Streams zum Video-Streaming der virtuellen Simulation, Amazon S3 zur Modellspeicherung und Amazon CloudWatch zur Protokollerfassung integrieren.

Entwickler können derzeit keine neuen Strecken zum AWS-DeepRacer-Simulator hinzufügen. 

Nein. Um ein RL-Modell zu trainieren, wird Feedback zum Ergebnis der vom Modell ausgeführten Aktionen benötigt. Diese Feedbackschleife existiert im AWS DeepRacer Simulator, jedoch nicht in der Realität.

Zu diesem Zeitpunkt unterstützt AWS DeepRacer lokales Training nicht.

Ja. Sie können das von AWS DeepRacer unterstützte SageMaker Trainingsnotebook verwenden, um RL-Modelle zu erstellen und zu trainieren. Sie können diese Modelle auf Ihrem AWS DeepRacer manuell bereitstellen, sie können sie allerdings nicht in die AWS DeepRacer-Konsole importieren.