分布式棋类AI训练系统
案例介绍
分布式棋类AI训练系统
案例介绍
基于 MuZero 算法的分布式棋类 AI 训练系统，采用双机架构：本机通过 NPU 进行自对弈数据生成与推理，训练机使用 CUDA GPU 完成模型训练，支持 50 万步长程训练、checkpoint 定期落盘与断点续训，配套实时监控器持续跟踪训练进程与模型进度，技术栈为 Python / PyTorch / NPU / CUDA。
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