AWS Deep Racer es una de plataforma de competición de vehículos autónomos conducidos por modelos de Modelos de Machine Learning que fueron entrenados siguiendo los principios del Aprendizaje por Refuerzo.
Las competencias de AWS Deep Racer son de escala mundial y la ofrece en la consola de AWS una plataforma para crear de forma muy sencilla a nuestros primeros modelos con las primeras primeras 10 horas de entrenamiento grais.
Pero, pero después de eso los costos empiezan a multiplicarse y es necesario explorar otras alternativas de entrenamiento si se aspira a competir en la Liga Profesional.
En esta charla se muestra cómo se puede utilizar el software "Deep Racer For Cloud (DRFC)" construido por la comunidad para entrenar modelos en Instancias SPOT, incluso provistas con GPU y varios nucleos, para tener un entorno de entrenamiento económicamente sustentable.
La plataforma DRFC está basada en múltiples contenedores docker que ofracen diversas funcionalidades además del entenamiento. Como ser, contenedores especializados en analítica de los logs, en configuración de diferentes pistas, en analítica de logs. Etc.
El proceso de instalación y configuración de DRFC en SPOT puede resultar complejo y el objetivo de la charla es mostrar cómo es posible crear un entorno sustentable económicamente para poder competir con las mismas oportunidades que los mejores del mundo en esta disciplica de entrenamiento de Vehículos Autónomos potenciado con Machine Learning.