Câu hỏi thường gặp về AWS DeepRacer

DeepRacer là phương pháp nhanh nhất (theo đúng nghĩa đen) để bắt đầu với công nghệ học tăng cường (RL), thông qua một chiếc xe đua với tỷ lệ 1/18 tự hành hoàn toàn, được điều khiển bởi kỹ thuật học tăng cường và trình mô phỏng đua xe 3D. Ai cũng có thể đào tạo, đánh giá và tinh chỉnh các mô hình RL trong trình mô phỏng trực tuyến, triển khai mô hình trên thiết bị AWS DeepRacer để có trải nghiệm tự hành trong thực tế hoặc cạnh tranh với nhau.

Trình mô phỏng AWS DeepRacer cung cấp hướng dẫn để bạn bắt đầu làm quen với công nghệ học tăng cường và huấn luyện mô hình đầu tiên của mình. Sau đó, bạn cũng có thể đánh giá và tinh chỉnh các mô hình của mình. Tài liệu dành cho nhà phát triển DeepRacer sẽ cung cấp thêm chi tiết về cách xây dựng mô hình đầu tiên cũng như cách cải thiện các mô hình của bạn.

Không. Bạn có thể huấn luyện và đánh giá các mô hình mà không cần sở hữu xe AWS DeepRacer. 

Không. AWS DeepRacer sử dụng mô hình học tăng cường (RL) được triển khai và dữ liệu đầu vào từ camera để chạy suy diễn cục bộ. AWS DeepRacer phải được kết nối với cùng một mạng Wi-Fi của thiết bị được dùng để khởi động và dừng lái xe tự hành. Chi tiết về cách thiết lập xe của bạn có trong Tài liệu dành cho nhà phát triển.

DeepRacer trên AWS tích hợp với Amazon SageMaker để đào tạo mô hình học tăng cường, AWS RoboMaker để cung cấp trình mô phỏng đua xe, Luồng video Amazon Kinesis để truyền phát cảnh video mô phỏng ảo, Amazon S3 để lưu trữ mô hình và Amazon CloudWatch để thu thập bản ghi.

Hiện tại, các nhà phát triển không thể thêm các đường đua bổ sung vào trình mô phỏng DeepRacer. 

Không. Việc huấn luyện một mô hình RL yêu cầu phản hồi về kết quả của các hành động được thực hiện bởi mô hình. Vòng lặp phản hồi này tồn tại trong bộ giả lập DeepRacer, nhưng không có trong thế giới thực.

Hiện tại DeepRacer không hỗ trợ huấn luyện cục bộ.

Có. Bạn có thể sử dụng Sổ tay SageMaker cho đào tạo phân tán DeepRacer để tạo và đào tạo các mô hình RL cũng như triển khai thủ công các mô hình này lên xe AWS DeepRacer.