--- license: cc-by-4.0 language: - de tags: - reinforcement-learning - imitation-learning - games - openfront pretty_name: OpenFront-Partien im Trainingsformat size_categories: - 1K. Wer daran weiterarbeiten will, spart sich mit diesem Datensatz den teuersten Schritt, das Materialisieren. ## Aufbau Die Daten liegen als 40 Pakete `partien_NNN.tar.zst` mit je etwa 68 Partien. Entpacken: ```bash tar -I zstd -xf partien_000.tar.zst ``` Je Partie fünf Dateien, Format v2: | Datei | Inhalt | |---|---| | `.meta.zst` | zstd-komprimiertes JSONL, eine Zeile je Entscheidung: Tick, Spieler, Gold, Truppen, Gegner, gewählte Aktion (`lab`), Zellzeiger | | `.cells` | die Zellfakten je Entscheidung, binär | | `.maps` | die Kartenebenen der Partie | | `.hdr.json` | Kopf: Karte, Konfiguration, Spielerliste, Ergebnis | | `.ok` | Prüfsumme und Zählwerte, erst vorhanden, wenn die Partie sauber durchlief | Wie die Felder gemeint sind, steht im Repository unter `docs/MECHANIK.md` und `docs/ACTIONS.md`. Verarbeitet werden die Pakete dort mit `materializer/` und `trainer/`. ## Wie die Daten entstanden sind 1. Öffentliche Partien über die OpenFront-API sammeln, dazu gezielt Partien der Spitzenspieler. 2. Jede Partie in der Engine deterministisch nachspielen (`materializer/`), alle 200 Ticks zusätzlich eine Nichtstun-Zeile, damit das Netz auch lernt, wann nichts zu tun ist. 3. Nur Partien behalten, die ohne Desynchronisation durchliefen. ## Grenzen - Nur Engine-Version v0.34. Ältere oder neuere Spielstände passen nicht dazu. - Die Beobachtung ist auf das zugeschnitten, was das Projekt brauchte; sie ist kein vollständiger Spielzustand. - Spielernamen stehen in den Kopfdateien, weil das Netz die Reputation eines Namens als Eingabe nutzt. Es sind die öffentlichen Pseudonyme aus dem Spiel. ## Lizenz CC BY 4.0 für die Aufbereitung. Die zugrunde liegenden Partien sind öffentliche Spieldaten von OpenFront.io und gehören ihren jeweiligen Urhebern.