开源项目安装与配置指南：无搜索棋类游戏

开源项目安装与配置指南：无搜索棋类游戏

searchless_chess Grandmaster-Level Chess Without Search 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/searchless_chess

1. 项目基础介绍

本项目是基于Google DeepMind的研究成果，名为“无搜索棋类游戏”（Searchless Chess），旨在通过大规模变换器（Transformer）模型来学习棋类游戏的策略，而不进行传统的搜索算法。该项目主要使用Python 3.10进行开发，并利用了深度学习和人工智能技术。

2. 项目使用的关键技术和框架

• 变换器（Transformer）模型：用于处理序列数据，本项目利用其来预测棋类游戏中的下一步棋。
• 大规模数据集：项目包含了超过1000万盘棋局的数据，用于训练模型。
• 开源引擎：如Stockfish和Leela Chess Zero等棋类引擎，用于与模型进行对弈和评估。
• JAX：用于高效的数值计算，特别是在拥有GPU支持时。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下环境和依赖：

• Python 3.10
• Git
• Conda（推荐）或Python的虚拟环境管理器
• CUDA（如果您计划使用GPU加速）

详细安装步骤

克隆项目

首先，您需要克隆项目仓库到本地目录：

git clone https://github.com/google-deepmind/searchless_chess.git
cd searchless_chess

创建和激活虚拟环境

为了隔离项目的依赖，创建一个conda虚拟环境：

conda create --name searchless_chess python=3.10
conda activate searchless_chess

如果您的系统中没有conda，可以使用Python自带的venv来创建虚拟环境。

安装依赖

在虚拟环境中安装项目所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

如果您计划使用GPU加速，还需要安装JAX的CUDA版本：

pip install --upgrade "jax[cuda12_pip]" -f https://storage.googleapis.com/jax-releases/jax_cuda_releases.html

请确保JAX版本与您系统中的CUDA版本相匹配。

安装棋类引擎

• Stockfish：

  git clone https://github.com/official-stockfish/Stockfish.git
  cd Stockfish/src
  make -j profile-build ARCH=x86-64-avx2
  cd ../../..
  

• Leela Chess Zero：

  按照Leela Chess Zero的下载和构建说明进行操作。

安装BayesElo

用于计算不同代理的Elo评分：

wget https://www.remi-coulom.fr/Bayesian-Elo/bayeselo.tar.bz2
tar -xvjf bayeselo.tar.bz2
cd BayesElo
make bayeselo
cd ..

下载数据集和模型检查点

项目提供了脚本来下载所需的数据集和模型检查点：

cd data
./download.sh
cd ..

cd checkpoints
./download.sh
cd ..

完成以上步骤后，您就可以开始使用该项目了。具体的训练、评估和对弈命令请参考项目的README文件。

searchless_chess Grandmaster-Level Chess Without Search 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/searchless_chess