determined
v0.38.0
Determinado es una plataforma de aprendizaje profundo todo en uno, compatible con Pytorch y TensorFlow.
Se encarga de:
Los componentes principales de determinado son la biblioteca de Python, la interfaz de línea de comandos (CLI) y la interfaz de usuario web.
Use la biblioteca Python para hacer que su código Pytorch o TensorFlow existente sea compatible con Determinado.
Puede hacerlo organizando su código en una de las API basadas en la clase:
from determined . pytorch import PyTorchTrial
class YourExperiment ( PyTorchTrial ):
def __init__ ( self , context ):
...O usando solo las funciones que desea, a través de la API central:
import determined as det
with det . core . init () as core_context :
...Puedes usar la CLI para:
det deploy local cluster-up
det deploy aws up
det experiment create gpt.yaml .Configurar todo, desde capacitación distribuida hasta ajuste de hiperparameter utilizando archivos 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 Use la interfaz de usuario web para ver las curvas de pérdida, los gráficos de hiperparameter, las instantáneas de código y la configuración, los registros de modelos, la utilización del clúster, los registros de depuración, los informes de perfiles de rendimiento y más.
Para instalar la CLI:
pip install determined Luego use det deploy para iniciar el clúster determinado localmente, o en servicios en la nube como AWS y GCP.
Para obtener detalles de instalación, visite la Guía de implementación de clúster para su entorno:
Familiarícese con Determinado explorando los más de 30 ejemplos en la carpeta de ejemplos y el repositorio de ejemplos determinados.
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