Questions fréquentes (FAQ) sur AWS DeepRacer

AWS DeepRacer est le moyen le plus rapide de s’initier à l’apprentissage par renforcement (RL), littéralement, avec une voiture de course à l’échelle 1/18e entièrement autonome pilotée par l’apprentissage par renforcement et un simulateur de course en 3D. Tout le monde peut entraîner, évaluer et régler des modèles RL dans le simulateur en ligne, déployer des modèles sur un appareil AWS DeepRacer pour une expérience autonome réelle ou s’affronter sur console.  Conditions, aux appareils AWS DeepRacer »

Les clients AWS peuvent accéder au simulateur AWS DeepRacer depuis la région USA Est (Virginie du Nord).

AWS DeepRacer League a été la première ligue de course autonome mondiale. Depuis 2018, plus de 560 000 constructeurs ont approfondi leurs connaissances en matière de machine learning (ML) en participant à la League. Les meilleurs d’entre eux se réunissent chaque année à re:Invent à Las Vegas pour le championnat AWS DeepRacer League. 

Vous pouvez en savoir plus sur le championnat final sur la .  

Le simulateur AWS DeepRacer fournit un didacticiel pour vous aider à démarrer avec l’apprentissage par renforcement et la formation de votre premier modèle. Vous serez alors également en mesure d’évaluer et d’ajuster vos modèles. La AWS DeepRacer fournit des informations supplémentaires sur la création de votre premier modèle et sur la manière d'améliorer vos modèles.

Non. Vous pouvez former vos modèles et les évaluer, même si vous ne possédez pas de voiture AWS DeepRacer. 

Les clients peuvent créer leurs propres courses virtuelles dans la section Courses communautaires de la console AWS DeepRacer.

Non. AWS DeepRacer utilise le modèle RL déployé et les entrées de la caméra pour exécuter l’inférence localement. AWS DeepRacer doit être connectée au même réseau Wi-Fi que le périphérique utilisé pour démarrer et arrêter la conduite autonome. Pour en savoir plus sur la configuration de votre voiture, consultez la documentation consacrée aux développeurs.

L’étudiant AWS DeepRacer permet aux lycéens et étudiants du monde entier de développer leurs compétences en ML d’une manière amusante et pratique exclusivement destinée aux étudiants sans compte AWS requis. Les participants peuvent tirer parti de 20 heures de matériel pédagogique ML, de 10 heures de ressources informatiques de formation mensuelle sur les modèles et de 5 Go de stockage de modèles pour entraîner un modèle RL dans un environnement de course 3D simulé. 

Accédez à pour plus de détails. 

AWS DeepRacer s'intègre à Amazon SageMaker pour la formation modèle d'apprentissage par renforcement, AWS RoboMaker pour fournir le simulateur de course, Amazon Kinesis Video Streams pour la diffusion vidéo en continu de séquences de simulation virtuelle, Amazon S3 pour le stockage de modèles et Amazon CloudWatch pour la capture de journaux.

Pour le moment, les développeurs ne peuvent pas ajouter de pistes supplémentaires au simulateur AWS DeepRacer. 

Non. La formation d’un modèle RL exige une rétroaction concernant le résultat des actions prises par le modèle. Cette boucle de rétroaction existe dans le simulateur AWS DeepRacer, mais pas dans le monde réel.

Pour le moment, AWS DeepRacer ne prend pas en charge la formation locale.

Oui. Vous pouvez utiliser le bloc-notes SageMaker AWS DeepRacer Distributed Training pour créer et former des modèles RL. Vous pourrez déployer manuellement ces modèles sur votre AWS DeepRacer, mais ne pourrez pas encore les importer dans la console AWS DeepRacer.