MicroDuck 강화학습 환경 | Windows·WSL·CUDA 준비

Windows에서는 먼저 WSL 상태 확인

Microsoft의 한국어 설치 안내는 Windows 10 버전 2004·빌드 19041 이상 또는 Windows 11을 기준으로 WSL 설치를 설명합니다. 이를 완료해도 MicroDuck 학습 환경이 자동으로 준비되는 것은 아닙니다. NVIDIA CUDA on WSL에서 GPU 드라이버와 지원 조건을 이어서 확인하세요.

Python 환경을 섞지 않기

Windows의 Python, WSL의 Python, 프로젝트 가상환경은 서로 다릅니다. 학습할 환경에서 버전과 CUDA를 진단해야 합니다. 이 사이트는 WSL에서 MicroDuck 학습을 직접 재현하지 않았습니다.

Linux에서 확인할 항목

드라이버, PyTorch CUDA 빌드와 CPU 아키텍처를 맞춥니다. 첫 실행 안내의 진단은 GPU가 보이는지 확인하며 모든 태스크를 처리할 VRAM이 충분한지 측정하지 않습니다.

Mac과 GPU 없는 환경

브라우저로 기존 동작을 볼 수 있습니다. CPU ONNX 재생에도 Python 의존성과 뷰어 자산이 필요합니다. 클라우드를 선택해도 로컬 실행기의 설치 문제가 사라지지는 않으므로 사전 확인을 진행하세요.

한국어 실험 기록으로 평가 감각 익히기

Brunocho의 모델 카드는 서로 다른 체크포인트를 비교한 개인 기록입니다. 반복 횟수를 늘리는 것만으로 결과가 좋아지지는 않는다는 평가 관점을 참고할 수 있습니다. 수치는 작성자 자체 시험이며 이 사이트나 실물 로봇의 성능 측정이 아닙니다.

CUDA가 없는 Apple Silicon Mac의 연구 경로

jonathanhawkins의 Microduck Lab은 2026년 9월 22일 갱신된 독립 프로젝트입니다. Apple Silicon CPU에서 보상 설계와 동작 학습을 시험하는 도구이며 설치 스크립트가 상위 모델·정책 버전을 고정하고 계약 검사를 실행합니다. 새 작업 디렉터리에서 요구 사항을 확인한 뒤 진행하고 커밋, ONNX와 평가 조건을 남기세요. 작성자가 보고한 호환성이나 성능은 이 사이트와 제조사의 실물 검증이 아닙니다. 실제 robotd 소프트웨어를 점검하려면 공식 데몬 시뮬레이션을 참고하세요.