determined
v0.38.0
يتم تحديده هو منصة تعليمية عميقة الكل في واحد ، متوافقة مع Pytorch و TensorFlow.
تهتم بـ:
المكونات الرئيسية للمحددة هي مكتبة Python ، وواجهة سطر الأوامر (CLI) ، و Web UI.
استخدم مكتبة Python لجعل رمز Pytorch أو TensorFlow الحالي متوافق مع المحدد.
يمكنك القيام بذلك عن طريق تنظيم الكود الخاص بك في أحد واجهات برمجة التطبيقات المستندة إلى الفصل:
from determined . pytorch import PyTorchTrial
class YourExperiment ( PyTorchTrial ):
def __init__ ( self , context ):
...أو باستخدام الوظائف التي تريدها فقط ، عبر واجهة برمجة التطبيقات الأساسية:
import determined as det
with det . core . init () as core_context :
...يمكنك استخدام CLI إلى:
det deploy local cluster-up
det deploy aws up
det experiment create gpt.yaml .قم بتكوين كل شيء من التدريب الموزع إلى ضبط الفائقة باستخدام ملفات YAML:
resources :
slots_per_trial : 8
priority : 1
hyperparameters :
learning_rate :
type : double
minval : .0001
maxval : 1.0
searcher :
name : adaptive_asha
metric : validation_loss
smaller_is_better : true استخدم واجهة مستخدم الويب لعرض منحنيات الخسارة ، ومؤامرات مقياس الفائقة ، وقطاعات الرمز والتكوين ، وسجلات النماذج ، واستخدام الكتلة ، وسجلات الأخطاء ، وتقارير التنميط الأداء ، والمزيد.
لتثبيت CLI:
pip install determined ثم استخدم det deploy لبدء المجموعة المحددة محليًا ، أو على الخدمات السحابية مثل AWS و GCP.
للحصول على تفاصيل التثبيت ، تفضل بزيارة دليل نشر الكتلة لبيئتك:
تعرف على المحدد من خلال استكشاف أكثر من 30 أمثلة في مجلد الأمثلة وإعادة الاستجواب المحدد.
إذا كنت بحاجة إلى مساعدة ، أو تريد تقديم تقرير الأخطاء ، أو ترغب فقط في مواكبة آخر الأخبار حول المحدد ، فيرجى الانضمام إلى المجتمع المحدد!
[email protected] .دليل المساهم
Apache V2
