mini-AlphaStar демистифицирует сложную архитектуру AlphaStar, предлагая доступную и с открытым исходным кодом платформу на PyTorch для разработки ИИ для StarCraft II. Включает пространственные кодеры признаков для входных данных экрана и миникарты, обработку не пространственных признаков, модули памяти LSTM, отдельные сети политики и оценки стоимости для выбора действий и оценки состояния. Используя обучение имитацией для начальной настройки и обучение с усилением с помощью самоигры для донастройки, он поддерживает совместимые с pysc2 обертки окружения, логирование через TensorBoard и настраиваемые гиперпараметры. Исследователи и студенты могут создавать наборы данных из игровых состояний человека, обучать модели на пользовательских сценариях, оценивать эффективность агента и визуализировать кривые обучения. Модульный код облегчает эксперименты с вариациями сети, графиками обучения и многопро Agent-и. Предназначен для образовательных целей и прототипирования, а не для промышленного использования.

MultiAgent-Systems-StarCraft2-PySC2-Raw предоставляет полный инструментарий для разработки, обучения и оценки нескольких AI-агентов в StarCraft II. Он обеспечивает низкоуровневое управление движением юнитов, целью и способностями, а также гибкую настройку наград и сценариев. Пользователи могут легко интегрировать собственные архитектуры нейронных сетей, определять стратегии командного взаимодействия и записывать метрики. Основанный на PySC2, он поддерживает параллельное обучение, создание снимков и визуализацию, что делает его идеальным для исследований в области обучения с подкреплением с несколькими агентами.