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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)
Nun, natürlich alle Dateien, die LC0 selber auch benötigt, aber das sind ja eigentlich nur 3 (jedenfalls bei der OpenCL- oder CPU-Version):
lc0.exe, OpenCL.dll (oder libopenblas.dll) und weights.gz Bei der CUDA-Version sieht das vermutlich anders aus, bei einem >200MB-Download sind da sicher unzählige Dateien enthalten - da ist es sicher besser, wenn man das alles in einem eigenen lc0-Verzeichnis unterbringt. Grüße, Franz |
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applechess (24.06.2019) |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)
Nun, natürlich alle Dateien, die LC0 selber auch benötigt, aber das sind ja eigentlich nur 3 (jedenfalls bei der OpenCL- oder CPU-Version):
lc0.exe, OpenCL.dll (oder libopenblas.dll) und weights.gz Bei der CUDA-Version sieht das vermutlich anders aus, bei einem >200MB-Download sind da sicher unzählige Dateien enthalten - da ist es sicher besser, wenn man das alles in einem eigenen lc0-Verzeichnis unterbringt. Grüße, Franz |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)
Bei mir enthält der Ordner "Lco" 10 Dateien.
Mfg Kurt |
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StPohl (24.06.2019) |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)
Sorry, dann war das ein Missverständnis. Ich habe den Schalter "zip" gesehen und gedacht, dass muss es sein. Ich denke, dann sollte ich heute abend doch noch ein Erfolgserlebnis haben
Vielleicht noch eine Frage: In den Release Notes qualifiziert der Autor das Projekt eher als "Spielzeug" und "ersten" Wurf, denn als vollwertiges Analysetool. Ist er da zu bescheiden, oder wie soll man das "werten"? |
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applechess (24.06.2019) |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)
unter meiner ChessBase 14 GUI. Mfg Kurt |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)
Auf talkchess gefunden:
Aren't the 1500 positions from the Strategic Test Suite look promising to compare several lc0 networks without any search involved? Lets find out. [STS rating v13.1 for Lc0 0.21.2 with nodes = 1 or search depth = 1|4 for ab-engines Code:
STS(elo) net (nodes=1) | eng (depth=1|4) ----------------------------------------------- 1405 Hakkapeliitta TCEC v2 (d=1) 1449 K2 v.0.95 (d=1) 1473 Arasan 21.3 (d=1) 1519 Arasan 21.3 (d=4) 1540 11258-16x2-se 1555 Texel 1.07 (d=1) 1602 Vajolet 2.6.2 (d=1) 1690 11258-24x3-se 1705 Stockfish 10 (d=1) 1754 Komodo 10 (d=1) 1767 Stockfish 10 (d=4) 1780 11258-32x4-se 1954 Hakkapeliitta TCEC v2 (d=4) 1993 11258-48x5-se 1999 net54023 2052 K2 v.0.95 (d=4) 2077 new net54057 2094 Texel 1.07 (d=4) 2105 Komodo 10 (d=4) 2116 11258-64x6-se 2233 11258-80x7-se 2239 32930-112x9-se 2287 11258-96x8-se 2292 11258-104x9-se 2333 11258-112x9-se 2334 net52340 2353 11258-128x10-se 2367 net53316 2475 net40x256_130 2516 net33000 2517 new net40x256_150 2529 11258-256x12-se 2536 net42610 2544 new net42647 2567 11258-200x20-se 2571 netT40.T8.610 2625 net11258 Ich bin generell kein Freund von Stellungstests zur Spielstärkeermittlung. Aber diese Ergebnisse in diesem extrem umfangreichen Strategietest sind so krass, daß ich sie mal hier posten wollte: lc0 mit dem Net aus dem TCEC Superfinal kommt hier ohne Suche auf eine Performance von 2571. Stockfish 10 mit Tiefe 1 auf 1705 und mit Tiefe 4 auf 1767. Das sind 800 Elo weniger !!! Das erklärt so manches... z.B. warum lc0 trotz etwa Faktor 1000 langsamerer Suche als Stockfish im praktischen Spiel auf Augenhöhe mit Stockfish kommt. Interessant auch (und erwartbar!), daß die destillierten, kleineren Netze deutlich schlechtere Ergebnisse in diesem Test ohne jede Suche erbringen (dafür sind diese Netze ja in der Suche dann deutlich schneller). |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)
Hallo Stefan,
Auf langsamen Geräten ohne CUDA-Karte, also Android-Smartphones oder Netbooks etc. sollte man die sog. destilled-Networks von D.Kappe nehmen. Diese spielen positionell nicht ganz so gut, wie die nicht-destillierten Ausgangs-Netzwerke, aber laufen auf CPU zumindest halbwegs flott. Zu finden hier:
https://github.com/dkappe/leela-ches...illed-Networks Ich hab allerdings keine Ahnung, was bei diesen 'distilled' Networks anders ist, aber für meine Zwecke reicht das schon, da brauche ich mir dieses CUDA mit einer >300MB-DLL wirklich nicht antun (und meinen problemlos funktionierenden Grafiktreiber brauche ich auch nicht updaten) - so ein großer Unterschied zwischen 400 und Deinen geschätzten 700 n/s besteht da ja auch nicht mehr. Vielen Dank nochmals für Deine wertvollen Tips zu LC0, Grüße, Franz |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)
Sieht man ja in dem großen STS-Test, den ich hier gerade gepostet habe: die destillierten Netze sind positionell deutlich schwächer. Aber dafür sind sie kleiner und erreichen höhere Knotenzahlen. Und dein Vergleich mit 400 n/s des destillierten Networks mit meinen geschätzten 700 n/s von lc0 auf deiner CUDA Karte hinkt natürlich gewaltig. Ein destilliertes Netz würde auf CUDA bei dir sicher viel mehr als 700 n/s erreichen. Ich bezog mich auf die normale Netzgröße von 20x256.
Generell hat man die “richtige“ Spielintelligenz von lc0 nur mit den originalen Netzen. Siehe die STS-Testeegebnisse von eben. Die destillierten Netze sind diesbzgl. mit erheblichen Abstrichen verbunden. Leider. |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)
Die RTX 2060 kostet so um die 330 Euronen. Würde sich also rentieren, wenn ich mir die Geschwindigkeitsmessungen so ansehe. @fhub: So eine Grafikkarte kannst Du auch extern an den Laptop anschliessen. Allerdings wird die Sache dann teurer, weil Du ein externes Gehäuse dafür brauchst. Kommt halt drauf an. Will man keinen neuen Laptop kaufen ist das natürlich eine durchaus bedenkenswerte Alternative.
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