gobbli
v0.2.4 - JOSS paper, dependency fixes
これは、プログラムで作成されたDockerコンテナを介してテキストのさまざまなディープラーニングモデルに均一なインターフェイスを提供するように設計されたライブラリです。
前提条件、QuickStart、およびAPIリファレンスについては、ドキュメントを参照してください。簡単に言えば、DockerコマンドとPython 3.7を実行するには、ユーザーアカウントが適切な権限を備えたDockerがインストールされています。次に、以下を実行します。
pip install gobbli
また、ベンチマークをチェックして、さまざまな状況でのさまざまなモデルのGOBBLIの実装の比較を確認することもできます。
Gobbliは、データ探索やモデル評価など、Webブラウザーでいくつかのインタラクティブなタスクを実行するためのretrylidアプリを提供します。ライブラリをインストールしたら、 gobbliコマンドラインアプリケーションを使用してバンドルアプリを実行できます。詳細については、ドキュメントを確認してください。
上記のすべての前提条件があると仮定すると、パッケージをインストールする必要があります。すべての必要な +オプションの依存関係を開発モードにします。
pip install -e ".[augment,tokenize,interactive]"
追加の開発依存関係をインストールします：
pip install -r requirements.txt
糸くず、オートフォーマッティング、テストを実行します。
./run_ci.sh
これらのエラーの一部を手動で修正しないようにするには、お気に入りのエディターでISORTと黒いサポートを有効にすることを検討してください。
12GB未満のメモリを持つ環境でテストを実行している場合は、メモリエラーを避けるためにテストを実行するときに--low-resource引数を渡す必要があります。
注： Macで実行されている場合、適切なメモリが利用可能であっても、テストを実行するときにメモリエラー（Exitステータス137）から遭遇する可能性があります。これは、Dockerデーモンにメモリが割り当てられていないためです。 MacのためにDockerにアクセスしてみてください - > feprences-> Advancedと「メモリ」を12GIB以上に上げてください。
テストGPUが有効になっていることを実行する場合は、 py.test --helpの下で、 --use-gpuおよび--nvidia-visible-devices引数を参照してください。ローカルマシンにNVIDIA GPUがないが、SSHを介して実行するものにアクセスできる場合は、 test_remote_gpu.shスクリプトを使用して、SSHを介して有効になっているGPUでテストを実行できます。
ドキュメントを生成するには、ドキュメントの要件をインストールします。
pip install -r docs/requirements.txt
ドキュメント構造はライブラリから自動生成されるため、ライブラリ（およびそのすべての依存関係）もインストールする必要があります。
次に、リポジトリルートから以下を実行します。
./generate_docs.sh
次に、 docs/_build/htmlで生成されたドキュメントを閲覧します。
Gobbliは、いくつかの最先端のモデルの公開なしでは存在しません。図書館に組み込まれています：
図書館のオリジナル作品は、RTI Internationalによって資金提供されました。
Marcia Underwoodによるロゴデザイン。
