Engine(GKE)でも動作させることができるはず!と検証してみました。Engineについては下記をご参考ください。ML-Agentsについては下記をご参考ください。下記記事を参考に進めました。GKEを使ったバッチジョブ実行http://otiai10.hatenablog.com/entry/2017/12/19/162430Dockerのインストールは済んでいる前提です。今回の手順で利用したのはMacでDockerバージョンは以下となります。SDK)のインストールがまだの場合、下記をご参考ください。インストールと初期化は下記をご参考ください。コマンドはDockerアプリでKubernetesが有効化するとコマンドが有効化されるようです。デフォルト設定を構成する]まで進めている前提です。ML-Agentsのソースを取得します。ML-Agentsに含まれているDockerfileを利用してDockerイメージを作成します。今回は、強化学習させるUnityアプリをイメージに含めてしまいます。Storageなどから取ってくるべきですが、検証のため割愛します。Unityアプリのビルドについては下記記事をご参考ください。ハイパーパラメータファイルとなります。Unityアプリとハイパーパラメータファイルが準備できたら、イメージを作成します。RegistryにPUSHします。構築https://qiita.com/zum/items/1904ccd280879ca481c5PUSHするために、タグを指定します。gcr.io/[GCPのプロジェクトID]/unity_ml_agents_on_gkeタグが指定できたか確認しておきます。RegistryにPUSHします。これで、GKEから利用できるDockerイメージの準備ができました。コンテナクラスタを作成する続いて、GKEでコンテナクラスタを作成します。クラスタ名となりますので、任意の名称でOKです。クラスタが作成できたら、ローカル環境から利用できるように、credentialsをfetchします。IPアドレスになります。ML-Agentsで強化学習を実行するために作成したクラスタコンテナでジョブ実行します。重複しているとエラーになるので、複数回実行する場合には名前を変更します。クラスタ名を指定します。ジョブ実行してみます。created登録できたら、ジョブ情報を見てみます。Training.(略)はい。無事にML-Agentsで強化学習がされました。Storageなどへ対比させるスクリプトを書く必要がありますが、思っていたより簡単に実行することができました。ML-Agentsについては下記をご参考ください。