zakki

GTP大会対局拡張案 ver 0.1

意図

囲碁AI大会やCGOSで、双方の読み筋や評価を見たい。

既存実装

shogi-server拡張

windfall-shogi

#! /usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
google colabでusiプロトコルの対局エンジンを動かすためのプロトタイプ

TODO:
    いろいろとデバッグ
    時間設定と自分の使用した時間の管理
    読み筋などの表示
    対局結果の取得

lvisdd

GCT (Gaming pC / Google Colab / Cloud Training) 将棋

基本方針

• 将棋AIで学ぶディープラーニング (山岡忠夫著) の手法を参考にする。 [1]
• 個人で利用するのが現実的な学習リソースとコストで、ディープラーニングモデルを強くするため、Google Colab を積極的に活用する。
• 将棋以外にも活用するため、 Python を利用する。
• 高速化が見込まれる場合は、 Cython を利用する。
• 対局時の高速化のために、dlshogi (Pytorch/TensorRT) を利用する。
• 学習時の高速化のために、dlshogi (Pytorch) を利用する。
• Google の AlphaZero の手法をリスペクトするため、Google Colab (GCP) の TPU を利用する。