Ebaさん>
ありがとうございます。
LizzieYzyは導入が割と簡単にできそうなのが良いですね。

こちらは今のに加えても問題ないとのことなので、これも試してみたいなと思いました。

ところで、今のPCは

https://store.asus.com/jp/asus-tuf-gaming-a15-fa507nu-r7r4050.html

これなのですが、これで研究するなら何がオススメでしょうか？

皆さまどうぞ宜しくお願い致します。

Nogeyamanosaixさん、オススメとはどういうエンジンを使えばいいかという質問でしょうか？
お使いのPCのスペックからはKataGoのエンジンはみな動くと思われます（ただしkatagoの場合cuda12.8はRTX5000シリーズ以上が必要です）
動くエンジンの中で使用目的に合ったエンジンをお使いになればいいのではないでしょうか

こういう自分で設定する系のソフトは、一箇所でも間違うと動かないことが多いので大変ですよね。
Ebaさんのセットやメガパックには、デフォルトでヒューマンモデルが設置されてるみたいなので、そちらを試してみるのも良いと思います。

4050のノートでどのエンジンやネットを使えばいいか？
ファンがうるさくなるのが気にならないなら、一番パフォーマンスが高いTensorRTのb28でいいと思います。
ファンの音が気になる場合は、連続で分析させないでちょくちょく休憩させるか、どうしても連続でやりたい場合は、ファンがうるさくならないようにスレッド数を最低の1にするとか、あとはパソコン自体の設定で、パソコンが高負荷にならないような省エネモードに設定するとか。
ばっと思いつくのはそのくらいです。

Ebaさんへ

＞cuda12.8はRTX5000シリーズ以上が必要です

この「cuda12.8」とは「katago1.16.3 cuda12.8 cudnn9.8.0」のcuda版のことでしょうか？

私のパソコンはRTX2060で、これまで「katago1.16.3 cuda12.5 cudnn8.9.7」のcuda版は動いていたのですが、「katago1.16.3 cuda12.8 cudnn9.8.0」のcuda版の動作確認をしていませんでした。

cudnn9.8.0を持ってきてやってみたら2060でも動きました。
cudaは12.1をインストールしてあります。

hope366さん
KataGo v1.16.0のリリースノートに「Cuda 12.8.* および/または TensorRT 10.9.0.* は、2025 年 4 月時点でリリースされた最新の NVIDIA GPU である RTX 5000 ファミリに適していることが期待されます」とあります
私の環境(RTX4080)では以下のエンジンが動かなかったのでそう思ったのですが
katago-v1.16.3-cuda12.8-cudnn9.8.0-windows-x64
katago-v1.16.3-trt10.9.0-cuda12.8-windows-x64
実際は、
「CUDA と TensorRT の場合、以下に添付されている実行可能ファイルには、ビルドされたライブラリのバージョンがラベル付けされています。例えば。 TensorRT 10.2.0.x、CUDA 12.5.xなどの場合。異なるバージョンで実行するのではなく、一致するバージョンの CUDA と TensorRT を使用してこれらをインストールして実行することをお勧めします」
ということなので、動くかもしれないけど環境に合った最適なバージョンを使用してくださいということですね
誤解を招く表現をして失礼しました

Ebaさん
なるほど、そういうことでしたか。
少し前にDiscordで、5090のtrtが動きません、みたいな話があったようなので、5090でも動くものを用意しました、みたいな感じでしょうか。

LizzieYzy258(katago-v1.16.3)でのCUDA/Trtの動作状況報告
画像を参照してください

追記　hope366さんへ　3機種共に同一ファイルをインストールしています　RTX2080はAMD製CPUで他2機種はIntel製CPUです

odagakiさん
CUDAで動かないのは、必要と思われるCUDAやcuDNNのファイルを用意するorインストールしても動かない、ということでしょうか？

大格闘ののち、昨日無事、Lizzieを3.1から3.3にし、
現状の28b（kata1-b28c512nbt-s9944531200-d5055081003）に加え
b18c384nbt-humanv0.bin.gz と gtp_human9d_search_example.cfg を設定することができました。

こちらで回答くださった皆様、ありがとうございました。

そこで質問です。
こちらのページに　
https://www.h-eba.jp/Lizzie/soft.html#gk15　　
KataGoの新しいweightファイル（人間学習モデル）はb18c384nbt-humanv0.bin.gzをダウンロードしてください。KataGoが人間的なスタイルで動作します。
基本的な使い方は ./katago.exe gtp -model (KataGoのお好きな通常モデル).bin.gz -human-model b18c384nbt-humanv0.bin.gz -config gtp_human5k_example.cfg
さらに、v1.15.2から追加された gtp_human9d_search_example.cfg を使えば超人的な強さを得られるでしょう。　との記載があったため、
その【超人的な強さ】とはどんなものかと思い入れてみたのですが
現状の28b（kata1-b28c512nbt-s9944531200-d5055081003）の方が強い？？どうなんだろう？？という感じの印象です。

この人間学習モデルが人間らしい手を打つ以外に、どんな魅力がありますか？また、どんな風にみなさんは研究に役立てているのでしょうか。
せっかく導入したのにうまく使いこなせていなかったらもったいないな。と思い、投稿させていただきました。

また、《ベンチマークテストのやり方》と

KataGo検索スレッドの設定手順というのを読んでみましたが…難しくてわかりませんでした…
添付の画像の最大考慮時間や分析の更新間隔などの数字のこととは別でしょうか？
素人質問ばかりで申し訳ございませんがご教示いただけると幸甚です。
どうぞよろしくお願い致します。

詳しい検証を行ったわけではないので、あくまで個人的な推測になりますが、人間学習モデルと28bをセットして、それなりのパソコンで動かせば超人的な強さ（プロ棋士より強い）にはなると思いますが、一番強い28bより強いということはないんじゃないかなぁ、と思っています。

もっと詳しく知りたい、という場合は、GitHubのIssuesまたは「Discord」というチャットソフトをお薦めします。
KataGoの開発者と直接やりとりすることができます。

人間学習モデルについて、人間らしい手を打つ以外の魅力は私は分かりません。


ベンチマークテストは、説明を読むと難しく感じるかもしれませんが、覚えてしまえば難しくありません。

コマンドプロンプトを起動して、cd（チェンジティレクトリ）コマンドでkatago.exeがある場所を指定してから、「katago benchmark -model ～～ -config ～～ -time 5」などと書いてenterを押すだけです。

この作業は、KataGoの強さを最大限に発揮させるのにかなり有効な手段だと思われますので、多少面倒でもやったほうがよいと思います。
Lizzieの設定画面の「最大考慮時間」や「分析の更新間隔」は、Lizzie上でKataGoがどのように振る舞うかを決めるための設定であって、ベンチマークテストとは全く別物です。