Schachcomputer.info Community - Tipp: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)

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AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)

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Zitat von fhub (Beitrag 82157)

Übrigens: falls die lc0.exe im Nibbler-Verzeichnis liegt, braucht man nicht den kompletten Pfad (incl. Laufwerk und Verzeichnis) anzugeben - meine ersten paar Zeilen sehen einfach so aus:

Grüße,
Franz

Hallo Franz
Wirklich nur Lc0.exe nicht das ganze Verzeichnis von Lc0?
Mfg
Kurt

AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)

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Zitat von applechess (Beitrag 82159)

Wirklich nur Lc0.exe nicht das ganze Verzeichnis von Lc0?

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

AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)

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Zitat von fhub (Beitrag 82160)

Nö. Das sind nur 7 oder 8 files, glaub ich. Bin gerade nicht am PC...

AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)

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Zitat von StPohl (Beitrag 82161)

Nö. Das sind nur 7 oder 8 files, glaub ich. Bin gerade nicht am PC...

Bei mir enthält der Ordner "Lco" 10 Dateien.
Mfg
Kurt

AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)

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Zitat von BHGP (Beitrag 82146)

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:D

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"?

Das ist wohl Ansichtssache. Im wahrsten Sinne des Wortes: Natürlich sieht die Oberfläche von Nibbler recht spartanisch aus, verglichen mit Fritz, Arena, Shredder. Aber die wesentlichen Funktionen sind ja da und funktionieren auch, soweit ich das bisher überblicke.

AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)

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Zitat von StPohl (Beitrag 82163)

... und vor allem startet Nibbler deutlich schneller als Lc0
unter meiner ChessBase 14 GUI.
Mfg
Kurt

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

It's obvious, that networks without search are in quiet positions superior to ab-engines with minimal search. Imo STS delivers this and ranks the different networks quite nice :idea:

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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Hallo Stefan,

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Zitat von StPohl (Beitrag 82147)

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 mir von dieser Seite jetzt mal das beste Network heruntergeladen, und damit erreiche ich immerhin mehr als 400 n/s (sowohl mit der CPU- als auch mit der OpenCL-Version), ist ja schon mal ein großer Fortschritt im Vergleich zu den ca. 100 n/s beim 'normalen' Network.
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

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.

AW: Selbstlernende KI: Neue Engine spielt auf Profi-Niveau (Der LC0 Thread)

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Zitat von StPohl (Beitrag 82152)

Die schnellsten nicht-RTX Karten, also GTX 1080 etc. kommen mit der CUDA-Version von lc0 so auf 6000-8000 n/s.

Könnte hinkommen. Meine GTX 970 kommt nach einer Minute auf exakt 4030 nps, also etwa 4kn (gemessen in der Grundstellung mit dem Siegernetz des TCEC-Finales T8.6100, was auch schon ausreichend für gute Ergebnisse ist. Man hat ja am heimischen PC in der Regel keinen Stockfish mit 43 Kernen als Gegner (wie beim TCEC-Turnier)

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.