Разбирать всё вручную становилось всё труднее. Mapgen Studio выделилась в отдельную программу для карт: основы, доноров, переходов, библиотеки и проверок. Bot Training Studio занялась демками и геометрией, анализом и обучением. Пользователю предстояло добавлять записи и получать файлы знаний. Пересобирать игровую библиотеку ради каждой новой карты ему не требовалось бы.
Модель в Bot Training Studio работает до матча. Она может долго разбирать материал на видеокарте; готовому серверному боту нужно отвечать на происходящее без такой паузы. Обучение отделили от исполнения. Размеры моделей подбирали под доступную память, исследовали NVIDIA, AMD, Intel и запасной путь на CPU. Готовность вариантов различалась: наличие устройства в меню ещё не означало, что на нём уже проверены обучение, скорость и результат.
Первые запуски студии сопровождались вполне земными неприятностями. Пока шла проверка Python, элементы главного окна появлялись и исчезали, а одна видеокарта числилась в списке несколько раз. Проверку среды вынесли в стартовый процесс. Библиотеки включили в комплект, для совместимого Python предусмотрели установку при необходимости. Появились русский и английский интерфейсы, подсказки, история версий и обновление.
Долгие задания отправили в фон: окно оставалось доступным, работу можно было отменить, при выходе появлялось предупреждение. Индикаторы показывали нагрузку на CPU, GPU и память. Заводскую модель отделили от пользовательского дополнения. Обновление программы иначе перезаписывало бы результаты чужих часов обучения. Для экспорта стали учитывать происхождение данных и совместимость, для прерванных заданий — сохранённое состояние работы.
Телепорт на графике
После принятия q3t2 к программе обучения подключили её игры и отдельные записи триксов. Большой скачок координат на графике может означать телепорт, респавн, джампад или пропуск записи. Если смешать их, модель получит неправильный урок движения. Поэтому события сопоставляли с геометрией триггеров, направлениями выхода и последующими состояниями. В проверенный материал вошли 64 полные игровые записи и 29 записей движений. Это давало примеры не только того, куда переместился человек, но и того, какая механика позволила ему это сделать.
Модели обучали на NVIDIA и проверяли на отложенных записях. Некоторые оценки движения и переходов улучшились. Связанные демки держали в одной части выборки: соседние кадры одного матча слишком похожи, чтобы считать их независимым экзаменом. Оставались выбор оружия, контроль ресурсов и исполнение триксов. На 10 октября студия уже запускала обучение, но автоматически получить из её результата полноценного сильного дуэлянта ещё не удавалось.
Дальше наметили baseline для незнакомых карт. Бот изучал бы маршруты и предметы в разминке, сохранял основу, общую для всех профилей, а затем дополнял её по матчам. Студия принимала бы эти файлы либо начинала с геометрии сама — с демками или без них. Отдельно подготовили проект соревнований с фиксированными условиями и сравнением версий. На дату книги оба направления оставались планами.
