Sabaki auf den GPUs von Kifubara

Für wen das gemacht ist

• Du spielst und studierst in Sabaki auf einem Laptop ohne starke GPU (oder ganz ohne GPU).
• Du willst dich nicht mit KataGo-Installation, Modell-Downloads oder Treiber-Updates herumschlagen.
• Du möchtest eine Analyse, die schnell genug ist, damit Sabakis Streaming-Seitenleiste wirklich live wirkt.

So funktioniert es

1. Du fügst in den Sabaki-Einstellungen eine Engine hinzu mit drei kurzen Feldern — Name, Pfad und einem einzeiligen Args-String, den wir für dich erzeugen.
2. Jede Analyse-Anfrage läuft über eine sichere Verbindung zu unserem GPU-Pool; die Antworten kommen genauso zu Sabaki zurück, wie es ein lokales KataGo tun würde.

Keine dauerhafte Installation auf deinem Rechner. Kein Hintergrundprozess. KataGo-Stellungen werden an unsere GPU geschickt und verworfen, sobald die Analyse geliefert ist.

So sieht das Snippet aus

Ein Vorgeschmack auf das Args-Feld, das du in Sabaki einfügen würdest. Melde dich an, um deins mit persönlichem Token statt Platzhalter zu erhalten.

python3 -c "<bootstrap line generated for you on sign-in>" \
  https://app.kifubara.app/static/engine/launcher.py \
  wss://app.kifubara.app/ws/engine/sabaki/<your-personal-token>

Kommt in Preferences → Engines → Add → Args. Pfad ist einfach python3. Speichern, Engine anhängen, F4 schaltet die Analyse um.

Was du bekommst

• Bis zu 2500 Visits pro Position — solide Analysetiefe.
• Sabakis Analyse-Seitenleiste arbeitet genau wie vorgesehen, mit Live-Streaming beim Erkunden der Stellungen.
• Engine gegen dich (kata-genmove_analyze) funktioniert für Blitz oder Selbststudium.
• Standardbrett, Komi und Vorgabe werden alle unterstützt.
• Höhere Obergrenzen für einen bestimmten Anwendungsfall nötig? Kontaktiere uns — wir schauen, was sich machen lässt.