AWS DeepRacer – häufig gestellte Fragen

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 oder RC-Auto bereitstellen, um ein autonomes Erlebnis in der realen Welt zu erleben, oder gegeneinander antreten.

Der 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 DeepRacer Entwicklerdokumentation beinhaltet weitere Einzelheiten zur Entwicklung Ihres ersten Modells und auch dazu, wie Sie Ihre Modelle verbessern können.

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

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.

DeepRacer in AWS 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 DeepRacer-Simulator hinzufügen. 

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

Zu diesem Zeitpunkt unterstützt DeepRacer lokales Training nicht.

Ja. Sie können das von DeepRacer unterstützte SageMaker Trainingsnotebook verwenden, um RL-Modelle zu erstellen und zu trainieren und diese Modelle manuell in Ihrem AWS DeepRacer-Fahrzeug bereitzustellen.