ดาวน์โหลด mead baseline - mead baseline Source Source Download

mead baseline

โค้ดแหล่งที่มา AI

vailable via mead-ml

ดาวน์โหลด

ทุ่งหญ้า

Mead เป็นห้องสมุดสำหรับการวิจัยการเรียนรู้เชิงลึกที่ทำซ้ำได้และการพัฒนาแบบจำลองที่รวดเร็วสำหรับ NLP มันให้ abstractions และการใช้งานที่ขยายได้อย่างง่ายดายสำหรับการโหลดข้อมูลการพัฒนารูปแบบการฝึกอบรมการติดตามการทดลองและการส่งออกไปยังการผลิต

นอกจากนี้ยังมีการใช้งานแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกที่มีประสิทธิภาพสูงสำหรับงาน NLP ที่หลากหลายซึ่งสามารถเปรียบเทียบโมเดลที่พัฒนาขึ้นใหม่ได้ การทดลองการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งนั้นยากที่จะทำซ้ำ Mead ให้ฟังก์ชันการทำงานเพื่อติดตามพวกเขา เป้าหมายคือเพื่อให้นักวิจัยมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาแบบจำลองโดยมอบหมายงานซ้ำ ๆ ไปยังห้องสมุด

เอกสาร

บทเรียนโดยใช้ colab

มดลูก

การติดตั้ง

ปิ๊ก

พื้นฐานสามารถติดตั้งเป็นแพ็คเกจ Python

pip install mead-baseline

คุณจะต้องติดตั้ง tensorflow_addons แล้วหรือติดตั้งโดยตรงด้วย:

pip install mead-baseline[tf2]

จากที่เก็บ

หากคุณมีโคลนของการทำซ้ำนี้และต้องการติดตั้งจากมัน:

 cd layers
pip install -e .
cd ../
pip install -e .

ครั้งแรกนี้ติดตั้ง mead-layers AKA 8 Mile, API ชั้นเล็ก ๆ ที่มี pytorch และ tensorflow primitives, ในพื้นที่และจากนั้น mead-baseline

Dockerhub

เราใช้ GitHub CI/CD เพื่อปล่อย TensorFlow และ Pytorch โดยอัตโนมัติผ่านโครงการนี้:

https://github.com/mead-ml/mead-gpu

ลิงก์ไปยังภาพ DockerHub ล่าสุดสามารถดูได้ที่นั่น

หมายเหตุเกี่ยวกับเวอร์ชัน

เฟรมเวิร์กการเรียนรู้ลึกกำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วและการเปลี่ยนแปลงไม่ได้เข้ากันได้ย้อนหลังเสมอไป เราขอแนะนำให้ใช้เฟรมเวิร์กรุ่นใดก็ตามที่ใช้อยู่ข้างใต้ ขณะนี้เราทดสอบรุ่น TF 2.1.0 และ 2.4.1 แบ็กเอนด์ Pytorch ต้องการอย่างน้อยเวอร์ชัน 1.3.0 แม้ว่าเราจะแนะนำให้ใช้เวอร์ชันล่าสุด

การอ้าง

หากคุณใช้ห้องสมุดโปรดอ้างอิงกระดาษต่อไปนี้:

 @InProceedings{W18-2506,
  author =    "Pressel, Daniel
               and Ray Choudhury, Sagnik
               and Lester, Brian
               and Zhao, Yanjie
               and Barta, Matt",
  title =     "Baseline: A Library for Rapid Modeling, Experimentation and
               Development of Deep Learning Algorithms targeting NLP",
  booktitle = "Proceedings of Workshop for NLP Open Source Software (NLP-OSS)",
  year =      "2018",
  publisher = "Association for Computational Linguistics",
  pages =     "34--40",
  location =  "Melbourne, Australia",
  url =       "http://aclweb.org/anthology/W18-2506"
}

มี้ดได้รับเลือกให้เป็นโปสเตอร์สปอตไลท์ที่ Neurips Mloss Workshop ในปี 2018 ลิงค์ OpenReview