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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)
Mittlerweile habe ich Nibbler mal mit LeelaFish probiert und es hat (so wie ich es auch erwartet hatte) funktioniert, da LeelaFish sich vom Output her wie lc0 verhält, Nibbler also keinen Unterschied merkt...
LeelaFish gibt es hier: https://github.com/killerducky/lc0/releases Erläuterung der Optionen hier: https://github.com/killerducky/lc0/wiki/LeelaFish Hier mein config.json File für Nibbler, wobei die Stockfish-Engine auch im LeelaFish-Ordner liegt: { "path": "C:\\LeelaFish\\lc0.exe", "options": { "Backend": "cudnn-fp16", "AuxEngineFile": "C:\\LeelaFish\\stockfish_190622_bmi2.exe", "AuxEngineOptions": "Hash=1024;Threads=4", "AuxEngineDepth": 30 }, "args": [], "width": 1280, "height": 835, "board_size": 640, "movelist_height": 110, "board_font": "18px Arial", "light_square": "#dadada", "dark_square": "#b4b4b4", "active_square": "#66aaaa", "best_colour": "#66aaaa", "good_colour": "#66aa66", "bad_colour": "#cccc66", "terrible_colour": "#cc6666", "bad_move_threshold": 0.02, "terrible_move_threshold": 0.04, "uncertainty_cutoff": 0.1, "arrowhead_type": 0, "show_n": true, "show_p": true, "show_u": false, "max_info_lines": 10, "update_delay": 170, "search_nodes": "infinite", "save_enabled": false, "logfile": null, "log_info_lines": false } |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)
Hi,
weiß irgendjemand hier, wie man den Autor von 'Nibbler' erreichen kann - ich finde leider auf der github-Seite gar nichts dazu? Mich würde nämlich eine Zusatzoption interessieren, sodaß Nibbler nach Erreichen der eingestellten Nodes den besten Zug auch tatsächlich am Brett ausführt, dann könnte man nämlich eine Partie gegen LC0 wie gewohnt spielen, d.h. ohne den gefundenen besten Zug immer erst anklicken zu müssen. Grüße, Franz |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)
Hi,
weiß irgendjemand hier, wie man den Autor von 'Nibbler' erreichen kann - ich finde leider auf der github-Seite gar nichts dazu? Mich würde nämlich eine Zusatzoption interessieren, sodaß Nibbler nach Erreichen der eingestellten Nodes den besten Zug auch tatsächlich am Brett ausführt, dann könnte man nämlich eine Partie gegen LC0 wie gewohnt spielen, d.h. ohne den gefundenen besten Zug immer erst anklicken zu müssen. Grüße, Franz https://github.com/fohristiwhirl/nibbler/issues Vielleicht macht er was dran. Eventuell hilft auch ein Comment unter der ToDo List: https://github.com/fohristiwhirl/nibbler/issues/10 Ansonsten versuch es mal auf dem Discord-Forum von LC0. Da treibt er sich auch hin und wieder rum.
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Mein Profil beim ICCF (International Correspondence Chess Federation) https://www.iccf.com/player?id=89948&tab=3 |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)
Einfach ein Issue eröffnen und deine Wünsche dort eintragen.
https://github.com/fohristiwhirl/nibbler/issues Vielleicht macht er was dran. Eventuell hilft auch ein Comment unter der ToDo List: https://github.com/fohristiwhirl/nibbler/issues/10 Ansonsten versuch es mal auf dem Discord-Forum von LC0. Da treibt er sich auch hin und wieder rum. |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)
Habe mir nun auch (endlich) mal Lc0 auf mein Android Smartphone geholt (Huawei Mate 8, vor drei Jahren ein sehr gutes Gerät, heute bestenfalls Mittelklasse). Auch in der hübschen DroidFish-GUI läuft Lc0 erfreulicherweise problemlos.
Eine sehr schöne Anleitung hier: https://github.com/LeelaChessZero/lc...th-a-chess-GUI Ich hab mir die 64bit-Version (mit embedded weights) installiert, das klappte auf Anhieb (in den uci-Unterordner des Droidfish-Verzeichnisses auf dem Smartphone). https://github.com/LeelaChessZero/lc...api21-48x5.zip Embedded weights heißt, daß ein kleines 48x5 Net vorinstalliert ist, welches dafür natürlich auch recht schnell läuft und relativ hohe Knotenzahlen erreicht. In der Spielintelligenz muß man allerdings dann auch Abstriche machen. Da ich genau das nicht wollte, habe ich mir das vollwertige 20x256 Netz T40B.2-106 von der J.Horthos Seite heruntergeladen: https://github.com/jhorthos/lczero-t...Leela-Training Direkter Download-Link zum Netz: http://data.lczero.org/files/network...rib/T40B.2-106 Dieses läuft gerade bei mir im Testrun auf meinem Notebook mit RTX 2060 und könnte das bisher beste Resultat einfahren. Auf jeden Fall ist es sehr stark. Und das Endspiel ist besser, als bei den normalen 40xxx-Netzen, da die 6- und einige 7-Steiner Bases benutzt wurden, um entsprechende Netz-Knoten mit korrekten Bewertungen zu versehen. Die Installation klappte in Droidfish problemlos, nachdem ich mir den auf der Website verlinkten Datei-Explorer als App installiert hatte, denn man braucht den kompletten Pfad, der zum neuen Netz führt. Diesen Pfad zeigt diese App auf Verlangen an und man kann ihn per Fingerdurck und Drag&Drop dann direkt in die Optionen von lc0 reinkopieren. Den Pfad muß man in den Lc0-Optionen in DroidFish dann nämlich in voller Länge angeben, sonst wird das Netz nicht gefunden. https://play.google.com/store/apps/d...alFileexplorer Dieses große, vollwertige NeuralNetz läuft als CPU-Version, noch dazu auf einer SmartphoneCPU, natürlich sehr langsam. Um den Akku zu schonen, habe ich sogar die Berechnung auf nur einen CPU-Thread begrenzt. Dann waren es nur noch 7 Knoten pro Sekunde (!!!). Da denkt man natürlich, das kann ja nichts werden. Weit gefehlt. Ich habe damit ein paar flotte 30s/Zug Partien gegen mein TheKing-Element (volle 300MHz) gespielt. Also ca. 210 Knoten pro gespieltem Zug gegen eine knappe Million Knoten pro Zug. Und da bekam TheKing mal gar kein Bein auf den Boden. Das gab glatte Niederlagen, mit unglaublich schönem, menschlich anmutendem Großmeister-Schach von lc0. Einfach fantastisch. Mag sein, daß lc0 mit einem kleineren Netz auf einem Smartphone mehr Elo bringt, aber mit diesem vollwertigen, großen Netz und der geringen Verabeitungsgeschwindigkeit war es einfach menschlicher. Oder besser übermenschlicher. Kann ich nur jedem empfehlen, das mal zu probieren. Das unterstützt auf jeden Fall die gängige Meinung, daß lc0 mit einem 20x256 Netz der späten 40xxx-Netze nur 10 Knoten pro Zug rechen muß, um in Richtung Großmeister-Stärke zu gehen. Mit 200 Knoten war es das auf jeden Fall. Wer selber auf dem ChessGenius Exklusive-Brett gegen lc0 spielen will, benötigt natürlich die ChessForAndroid-App, statt Droidfish. Sowie das ChessLink-Bluetooth Modul von Millenium. https://play.google.com/store/apps/d....android.chess Geändert von StPohl (10.08.2019 um 13:56 Uhr) |
Folgende 7 Benutzer sagen Danke zu StPohl für den nützlichen Beitrag: | ||
applechess (10.08.2019), BHGP (10.08.2019), Egbert (10.08.2019), Hartmut (10.08.2019), LocutusOfPenguin (10.08.2019), RetroComp (10.08.2019), Theo (11.08.2019) |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)
Hi,
weiß irgendjemand hier, wie man den Autor von 'Nibbler' erreichen kann - ich finde leider auf der github-Seite gar nichts dazu? Mich würde nämlich eine Zusatzoption interessieren, sodaß Nibbler nach Erreichen der eingestellten Nodes den besten Zug auch tatsächlich am Brett ausführt, dann könnte man nämlich eine Partie gegen LC0 wie gewohnt spielen, d.h. ohne den gefundenen besten Zug immer erst anklicken zu müssen. Grüße, Franz “When in single-colour mode (versus mode) optionally play the best move when hitting the node limit (requires there to be a node limit).“ |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)
Mir gefallen die Partien von lc0 alle sehr.
Ich bekomme auf meinem langsamsten Pad selbst mit dem eingebautem kleinen Netz nur 1-15 Knoten und selbst das spielt wunderschön,
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Die ganze Welt des Computerschachs |
Folgender Benutzer sagt Danke zu mclane für den nützlichen Beitrag: | ||
applechess (10.08.2019) |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)
Weshalb für diese "schönen" Partien nicht einen Download-Link posten? Mfg Kurt |
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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)
Habe mir nun auch (endlich) mal Lc0 auf mein Android Smartphone geholt (Huawei Mate 8, vor drei Jahren ein sehr gutes Gerät, heute bestenfalls Mittelklasse). Auch in der hübschen DroidFish-GUI läuft Lc0 erfreulicherweise problemlos.
Eine sehr schöne Anleitung hier: https://github.com/LeelaChessZero/lc...th-a-chess-GUI Ich hab mir die 64bit-Version (mit embedded weights) installiert, das klappte auf Anhieb (in den uci-Unterordner des Droidfish-Verzeichnisses auf dem Smartphone). https://github.com/LeelaChessZero/lc...api21-48x5.zip Embedded weights heißt, daß ein kleines 48x5 Net vorinstalliert ist, welches dafür natürlich auch recht schnell läuft und relativ hohe Knotenzahlen erreicht. In der Spielintelligenz muß man allerdings dann auch Abstriche machen. Da ich genau das nicht wollte, habe ich mir das vollwertige 20x256 Netz T40B.2-106 von der J.Horthos Seite heruntergeladen: https://github.com/jhorthos/lczero-t...Leela-Training Direkter Download-Link zum Netz: http://data.lczero.org/files/network...rib/T40B.2-106 Dieses läuft gerade bei mir im Testrun auf meinem Notebook mit RTX 2060 und könnte das bisher beste Resultat einfahren. Auf jeden Fall ist es sehr stark. Und das Endspiel ist besser, als bei den normalen 40xxx-Netzen, da die 6- und einige 7-Steiner Bases benutzt wurden, um entsprechende Netz-Knoten mit korrekten Bewertungen zu versehen. Die Installation klappte in Droidfish problemlos, nachdem ich mir den auf der Website verlinkten Datei-Explorer als App installiert hatte, denn man braucht den kompletten Pfad, der zum neuen Netz führt. Diesen Pfad zeigt diese App auf Verlangen an und man kann ihn per Fingerdurck und Drag&Drop dann direkt in die Optionen von lc0 reinkopieren. Den Pfad muß man in den Lc0-Optionen in DroidFish dann nämlich in voller Länge angeben, sonst wird das Netz nicht gefunden. https://play.google.com/store/apps/d...alFileexplorer Dieses große, vollwertige NeuralNetz läuft als CPU-Version, noch dazu auf einer SmartphoneCPU, natürlich sehr langsam. Um den Akku zu schonen, habe ich sogar die Berechnung auf nur einen CPU-Thread begrenzt. Dann waren es nur noch 7 Knoten pro Sekunde (!!!). Da denkt man natürlich, das kann ja nichts werden. Weit gefehlt. Ich habe damit ein paar flotte 30s/Zug Partien gegen mein TheKing-Element (volle 300MHz) gespielt. Also ca. 210 Knoten pro gespieltem Zug gegen eine knappe Million Knoten pro Zug. Und da bekam TheKing mal gar kein Bein auf den Boden. Das gab glatte Niederlagen, mit unglaublich schönem, menschlich anmutendem Großmeister-Schach von lc0. Einfach fantastisch. Mag sein, daß lc0 mit einem kleineren Netz auf einem Smartphone mehr Elo bringt, aber mit diesem vollwertigen, großen Netz und der geringen Verabeitungsgeschwindigkeit war es einfach menschlicher. Oder besser übermenschlicher. Kann ich nur jedem empfehlen, das mal zu probieren. Das unterstützt auf jeden Fall die gängige Meinung, daß lc0 mit einem 20x256 Netz der späten 40xxx-Netze nur 10 Knoten pro Zug rechen muß, um in Richtung Großmeister-Stärke zu gehen. Mit 200 Knoten war es das auf jeden Fall. Wer selber auf dem ChessGenius Exklusive-Brett gegen lc0 spielen will, benötigt natürlich die ChessForAndroid-App, statt Droidfish. Sowie das ChessLink-Bluetooth Modul von Millenium. https://play.google.com/store/apps/d....android.chess nachdem die Hardware anscheinend doch nicht so die große Rolle spielt bei Lc0, für was bieten sich dann neuen und teuren Grafikkarten von Nvidia an? Um sich am Training neuer Netze zu beteiligen und/oder um halt das Maximum an Spielstärke zu erreichen, dass dann wohl nochmal deutlich über GM-Niveau liegt, oder? |
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