(Первоначально опубликовано как статья LinkedIn 11 октября 2019 г.)

Лучшие советы по проведению собственного успешного мероприятия DeepRacer

Проведение успешного мероприятия DeepRacer требует некоторого планирования, поэтому хорошей идеей будет начать заранее. Поскольку виртуальный мир стерилен, чем ближе физический мир к виртуальному миру, тем ближе модели будут к своим оценкам. Сделать хорошую дорожку нужного размера, с репрезентативными цветами, хорошей границей дорожки и т. д. — все это помогает в этом, равно как и позиционирование освещения, чтобы избежать больших теней, которые могут сбить модель с толку, прося зрителей не нависать над краями дорожки. трек и т.д.

Автомобили DeepRacer сделаны из бытовой электроники, и им требуются батареи для питания как вычислительных модулей, так и двигателей внутри транспортных средств. Чтобы поддерживать постоянный поток участников, проходящих по трассе, необходимо иметь несколько транспортных средств и большое количество аккумуляторов (вместе с балансировочными зарядными устройствами и тестерами аккумуляторов), которые можно заменить и перезарядить. AWS предоставляет удобное руководство по настройке DeepRacer, однако мы обнаружили, что, чтобы получить максимальную отдачу от автомобилей, необходимо повторно откалибровать автомобили после замены вычислительных или моторных аккумуляторов, а также после крупного крушение. Ключевые моменты, на которые следует обратить внимание во время калибровки, — настроить рулевое управление так, чтобы вы могли слышать работу сервопривода на крайних значениях влево и вправо, и убедиться, что скорость набирается непосредственно перед тем, как задние колеса начнут подпрыгивать, используя надежную модель для доказательства. успешная калибровка на трассе.

Было очень полезно проводить учебные занятия перед мероприятием, чтобы участники могли ознакомиться с DeepRacer и написать функции вознаграждения. Хотя некоторые участники не стартовали, пока не прибыли на мероприятие, те, кто проделал некоторую предварительную работу, как правило, показывали лучшие результаты. Разделение людей на команды, чтобы они могли вместе работать над моделями и обмениваться идеями, помогло обеспечить соревновательное время и обмен знаниями, равно как и обучение моделей в течение примерно 4 часов (1 модель, обученная в течение 4 часов, была лучше, чем модели-клоны, которые обучались в течение 1 часа). , четыре раза). Сложные модели не обязательно являются лучшими (одна из наиболее эффективных моделей состояла всего из двух строк кода, что отлично соответствовало одному из общепринятых принципов экологичной разработки эффективного кода!). Кроме того, нет необходимости запускать модели на максимальной скорости в тренировочной среде, так как скорость на автомобилях может быть увеличена во время физических испытаний на время. Некоторые конкуренты разработали функции вознаграждения в notepad++, которые не проверялись при копировании в AWS из-за того, что Python не любил преобразование пробелов и вкладок, поэтому написание функций вознаграждения непосредственно в AWS позволило избежать этих проблем.

Наличие команды людей для проведения мероприятия является необходимостью. Есть ряд ролей, которые нужно исполнить. На самом деле, некоторые роли, такие как «босс трассы» (человек, следующий за машиной по трассе, чтобы справиться с авариями), должны чередоваться между людьми из-за физической активности. Мы обнаружили, что идеальной команде требуется пять человек: два человека готовят машины и загружают модели в машины, один человек на трассе останавливает машину и возвращает ее на трассу после аварий, один человек измеряет время каждого круга и один человек следит за обновляйте таблицу лидеров, отслеживая 4 минуты выделенного времени гонок и комментируя!

Отдельное спасибо тем, кто сделал это возможным

Мероприятие DeepRacer на re:Invent 2018 вдохновило Криса Бирна на запуск мероприятия Atos DeepRacer, и он представил концепцию во время недели Atos «Обучение на работе». Крис предложил эту тему на съезде экспертов Atos в качестве одной из четырех сессий «совместного творчества», чтобы наши эксперты могли сотрудничать во время съезда, и собрал команду для проведения мероприятия лиги экспертов DeepRacer.

Основная группа сотрудников Atos и AWS не пожалела своего времени, чтобы мероприятие стало возможным (слева направо) — Марк Фернли (архитектор машинного обучения Atos), Питер Брок (инженер по цифровым технологиям Atos), Марк Росс (Atos ведущий облачный архитектор), Дэвид Кун (технический менеджер по работе с клиентами AWS), Крис Бирн (директор глобального альянса Atos для AWS), Янн Фаттах (руководитель глобального альянса AWS для Atos), Серж Моро (архитектор партнерских решений AWS), Мартин Фут (Ведущий облачный архитектор Atos).