determined
v0.38.0
Pytorch 및 Tensorflow와 호환되는 올인원 딥 러닝 플랫폼입니다.
처리해야합니다.
결정된 주요 구성 요소는 Python 라이브러리, CLI (Command Line Interface) 및 웹 UI입니다.
Python 라이브러리를 사용하여 기존 Pytorch 또는 Tensorflow 코드를 결정된 것과 호환하십시오.
클래스 기반 API 중 하나로 코드를 구성하여이를 수행 할 수 있습니다.
from determined . pytorch import PyTorchTrial
class YourExperiment ( PyTorchTrial ):
def __init__ ( self , context ):
...또는 Core API를 통해 원하는 기능 만 사용하여 :
import determined as det
with det . core . init () as core_context :
...CLI를 사용할 수 있습니다.
det deploy local cluster-up
det deploy aws up
det experiment create gpt.yaml .YAML 파일을 사용하여 분산 교육부터 하이퍼 파라미터 튜닝에 이르기까지 모든 것을 구성하십시오.
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 웹 UI를 사용하여 손실 곡선, 하이퍼 파라미터 플롯, 코드 및 구성 스냅 샷, 모델 레지스트리, 클러스터 활용, 디버깅 로그, 성능 프로파일 링 보고서 등을보십시오.
CLI를 설치하려면 :
pip install determined 그런 다음 det deploy 사용하여 결정된 클러스터를 로컬로 또는 AWS 및 GCP와 같은 클라우드 서비스를 시작하십시오.
설치 세부 정보는 환경에 대한 클러스터 배포 안내서를 방문하십시오.
예제 폴더의 30 개 이상의 예제와 결정된-예식 repo를 탐색하여 결정에 익숙해 지십시오.
도움이 필요하거나 버그 보고서를 제출하거나 결정된 최신 뉴스를 최신 상태로 유지하려면 결정된 커뮤니티에 가입하십시오!
[email protected] .기고자 안내서
아파치 V2
