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polyaxon

파이썬

1.0.0

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데이터 과학을 재현, 자동화, 확장하십시오

대규모 딥 러닝 애플리케이션을 구축, 교육 및 모니터링하는 플랫폼 인 Polyaxon에 오신 것을 환영합니다. 우리는 기계 학습 애플리케이션을위한 재현성, 자동화 및 확장 성을 해결하기위한 시스템을 만들고 있습니다.

Polyaxon은 모든 데이터 센터, 클라우드 제공 업체에 배포되거나 Polyaxon이 호스팅하고 관리 할 수 있으며 Tensorflow, MXNet, Caffe, Torch 등과 같은 모든 주요 딥 러닝 프레임 워크를 지원합니다.

Polyaxon은 스마트 컨테이너 및 노드 관리로 워크로드를 관리하여 딥 러닝 애플리케이션을 더 빠르고 쉽고 효율적으로 만듭니다. 또한 GPU 서버를 팀 또는 조직을위한 공유 셀프 서비스 리소스로 전환합니다.

설치하다

tl; dr;

CLI를 설치하십시오

 # Install Polyaxon CLI
$ pip install -U polyaxon

배포를 만듭니다

 # 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

Polyaxon 설치 안내서를 확인하십시오

빠른 시작

tl; dr;

프로젝트를 시작하십시오

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

통나무 및 자원을 훈련시키고 추적합니다

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

계기반

 # Start Polyaxon dashboard
$ polyaxon dashboard

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

공책

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

텐서 보드

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

첫 실험을 시작하려면 빠른 시작 가이드를 확인하십시오.

분산 작업

Polyaxon은 분산 작업을 지원하고 단순화합니다. 사용중인 프레임 워크에 따라 해당 연산자를 배포하고 코드를 조정하여 분산 교육을 활성화하고 PolyaxOnFile을 업데이트해야합니다.

다음은 분산 교육을 사용하는 몇 가지 예입니다.

분산 된 텐서 플로
분산 된 pytorch
분산 MPI
호로코드
불꽃
다스크

하이퍼 파라미터 튜닝

Polyaxon은 과수기 동물을 제안하고 실험 그룹이라는 Google Vizier와 매우 유사한 결과를 관리하는 개념을 가지고 있습니다. Polyaxon의 실험 그룹은 검색 알고리즘, 검색 공간 및 훈련 모델을 정의합니다.

그리드 검색
임의의 검색
하이퍼 밴드
베이지안 최적화
hyperopt
맞춤형 반복 최적화

병렬 실행

Polyaxon은 처리 또는 모델 교육 작업을 병렬로 실행할 수 있습니다. Polyaxon은 동시 작업을 관리하기위한 매핑 추상화를 제공합니다.

DAG 및 워크 플로

Polyaxon DAGS는 기계 학습 파이프 라인을 실행하기위한 컨테이너 네이티브 엔진을 제공하는 도구입니다. DAG는 종속성으로 여러 작업을 관리합니다. 각 작업은 구성 요소 런타임으로 정의됩니다. 이는 DAG의 운영이 작업, 서비스, 분산 작업, 병렬 실행 또는 중첩 된 DAG 일 수 있음을 의미합니다.