gradsflow automl
✨ Enhancements and Bug fixes
مكتبة تدريب نموذجية مفتوحة المصدر لـ AutoML وPyTorch
مستندات | أمثلة
!!! الاهتمام GradsFlow يتغير بسرعة. سيكون هناك الكثير من التغييرات العاجلة حتى نصل إلى 0.1.0 . لا تتردد في تقديم تعليقاتك عن طريق إنشاء مشكلة أو الانضمام إلى مجموعة Slack الخاصة بنا.
GradsFlow هي مكتبة AutoML مفتوحة المصدر تعتمد على PyTorch. هدفنا هو إضفاء الطابع الديمقراطي على الذكاء الاصطناعي وإتاحته للجميع.
يمكنه إنشاء نماذج التعلم العميق وتدريبها تلقائيًا لمهام مختلفة على الكمبيوتر المحمول الخاص بك أو إلى مجموعة بعيدة مباشرة من الكمبيوتر المحمول الخاص بك. فهو يوفر واجهة برمجة تطبيقات تدريب نموذجية قوية وسهلة التوسع يمكن استخدامها لتدريب أي نموذج من نماذج PyTorch تقريبًا. على الرغم من أن GradsFlow لديها واجهة برمجة التطبيقات للتدريب النموذجي الخاصة بها، فإنها تدعم أيضًا PyTorch Lightning Flash لتوفير المزيد من الميزات الغنية عبر المهام المختلفة.
!!! معلومات تم تصميم Gradsflow للمبتدئين والخبراء على حد سواء! توفر AutoTasks AutoML ذات رمز صفري بينما يوفر Model و Tuner تدريبًا مخصصًا على النموذج وتحسين المعلمات الفائقة.
مُستَحسَن :
الطريقة الموصى بها لتثبيت gradsflow هي إما باستخدام pip من PyPI أو باستخدام conda من قناة conda-forge.
مع نقطة
pip install -U gradsflowمع كوندا
conda install -c conda-forge gradsflowالأحدث (غير مستقر):
يمكنك أيضًا تثبيت أحدث إصدار من gradsflow (قد يكون غير مستقر)، إذا كنت تشعر بالتحفيز الكافي، على النحو التالي:
pip install git+https://github.com/gradsflow/gradsflow@main هل أنت مبتدئ أم من خلفية لا تعتمد على التعلم الآلي؟ هذا القسم هو لك. يوفر Gradsflow AutoTask بناء النماذج تلقائيًا والتدريب عبر العديد من المهام المختلفة بما في ذلك التعرف على الصور وتحليل المشاعر وتلخيص النص والمزيد في المستقبل.
يوفر Tuner واجهة برمجة تطبيقات مبسطة للانتقال من نموذج التدريب إلى تحسين المعلمات الفائقة.
gradsflow.core : يحدد Core العناصر الأساسية لمهام AutoML.
gradsflow.autotasks : تحدد AutoTasks مهام ML/DL المختلفة التي توفرها gradsflow AutoML API.
gradsflow.model : يوفر نموذج GradsFlow واجهة برمجة تطبيقات للتدريب النموذجي بسيطة وقابلة للتخصيص. يمكنك تدريب أي نموذج من نماذج PyTorch باستخدام model.fit(...) وهو قابل للتخصيص بسهولة للمهام الأكثر تعقيدًا.
gradsflow.tuner : بحث AutoModel HyperParameter مع الحد الأدنى من تغييرات التعليمات البرمجية.
؟ تحقق من أمثلة دفاتر الملاحظات لمعرفة المزيد.
؟ الراعي على كو فاي
؟ هل تحتاج إلى دعم؟ اتصل بنا على [email protected]
اجتماعيًا : يمكنك أيضًا متابعتنا على Twittergradsflow وLinkedin للحصول على آخر التحديثات.
انضم إلى مجموعة Slack للدردشة معنا.
المساهمات من أي نوع هي موضع ترحيب. يمكنك تحديث الوثائق وإضافة الأمثلة وإصلاح المشكلات المحددة وإضافة/طلب ميزة جديدة.
لمزيد من التفاصيل، راجع إرشادات المساهمة قبل المساهمة.
نتعهد بالعمل والتفاعل بطرق تساهم في إنشاء مجتمع مفتوح ومرحّب ومتنوع وشامل وصحي.
اقرأ قواعد سلوك ميثاق المساهمين بالكامل
تم إنشاء GradsFlow بمساعدة مشاريع رائعة مفتوحة المصدر (بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر) Ray وPyTorch Lightning وHuggingFace Accelerate وTorchMetrics. إنه مستوحى من مشاريع متعددة Keras & FastAI.
