تنزيل polyaxon - تنزيل رمز مصدر polyaxon

polyaxon

بايثون

1.0.0

تنزيل

إعادة إنتاج وأتمتة وتوسيع نطاق علوم البيانات الخاصة بك

مرحبًا بك في Polyaxon ، منصة لبناء وتدريب ومراقبة تطبيقات التعلم العميق على نطاق واسع. نقوم بصنع نظام لحل استنساخ وأتمتة وقابلية التوسع لتطبيقات التعلم الآلي.

ينشر Polyaxon في أي مركز بيانات ، أو مزود سحابة ، أو يمكن استضافته وإدارته بواسطة Polyaxon ، ويدعم جميع أطر التعلم العميق الرئيسية مثل TensorFlow و Mxnet و Caffe و Torch ، إلخ.

يجعل Polyaxon أسرع وأسهل وأكثر فاعلية لتطوير تطبيقات التعلم العميق من خلال إدارة أعباء العمل مع إدارة الحاوية الذكية والعقدة. ويحول خوادم GPU إلى موارد مشتركة للخدمة الذاتية لفريقك أو مؤسستك.

ثَبَّتَ

tl ؛ د.

تثبيت CLI

 # Install Polyaxon CLI
$ pip install -U polyaxon

إنشاء نشر

 # Create a namespace
$ kubectl create namespace polyaxon

# Add Polyaxon charts repo
$ helm repo add polyaxon https://charts.polyaxon.com

# Deploy Polyaxon
$ polyaxon admin deploy -f config.yaml

# Access API
$ polyaxon port-forward

يرجى التحقق من دليل تثبيت polyaxon

بداية سريعة

tl ؛ د.

بدء مشروع

 # Create a project
$ polyaxon project create --name=quick-start --description= ' Polyaxon quick start. '

تدريب وتتبع سجلات وموارد

 # Upload code and start experiments
$ polyaxon run -f experiment.yaml -u -l

لوحة القيادة

 # Start Polyaxon dashboard
$ polyaxon dashboard

Dashboard page will now open in your browser. Continue ? [Y/n]: y

دفتر

 # Start Jupyter notebook for your project
$ polyaxon run --hub notebook

Tensorboard

 # Start TensorBoard for a run's output
$ polyaxon run --hub tensorboard -P uuid=UUID

يرجى التحقق من دليل البدء السريع لدينا لبدء تدريب تجربتك الأولى.

الوظيفة الموزعة

Polyaxon يدعم وتبسيط الوظائف الموزعة. اعتمادًا على الإطار الذي تستخدمه ، تحتاج إلى نشر المشغل المقابل ، وتكييف الكود الخاص بك لتمكين التدريب الموزع ، وتحديث polyaxonfile.

فيما يلي بعض الأمثلة على استخدام التدريب الموزع:

موزع Tensorflow
بايتورش الموزعة
موزع MPI
هوروفود
شرارة
داسك

توليف فرطاميرامترات

لدى Polyaxon مفهومًا لاقتراح أجهزة التحكم المفرطة وإدارة نتائجها مشابهة جدًا لوزير Google الذي يسمى مجموعات التجربة. تحدد مجموعة التجربة في polyaxon خوارزمية البحث ، ومساحة بحث ، ونموذج للتدريب.

بحث الشبكة
بحث عشوائي
Hyperband
تحسين بايزي
Hyperopt
تحسين تكراري مخصص

عمليات الإعدام الموازية

يمكنك تشغيل وظائف المعالجة أو التدريب على النماذج بالتوازي ، ويوفر Polyaxon تجريدًا رسم الخرائط لإدارة الوظائف المتزامنة.

dags وسير العمل

Polyaxon DAGS هي أداة توفر محركًا محليًا للحاويات لتشغيل خطوط أنابيب التعلم الآلي. يدير DAG عمليات متعددة مع تبعيات. يتم تعريف كل عملية بواسطة وقت تشغيل مكون. هذا يعني أن العمليات في DAG يمكن أن تكون وظائف أو خدمات أو وظائف موزعة أو عمليات إعدام متوازية أو DAGs المتداخلة.