clearml
v1.16.5 - ClearML
ClearMl - Автомагический набор инструментов для оптимизации вашего рабочего процесса ИИ
Менеджер эксперимента, MLOPS/LLMOPS и управление данными
? ClearML is open-source - Leave a star to support the project! ?
Ранее известный как поезда Аллегро
ClearML - это ML/DL Development и производственный набор. Он содержит пять основных модулей:
Инструментация этих компонентов-это Clearml-сервер , см. Самоурастание и бесплатное хостинг уровня
Зарегистрируйтесь и начните использовать менее чем за 2 минуты
Дружественные учебники, чтобы вы начали
| Шаг 1 - Управление экспериментами | |
| Шаг 2 - Настройка агента удаленного выполнения | |
| Шаг 3 - Удаленно выполнять задачи |
| Управление экспериментом | Наборы данных |
 |  |
| Оркестровка | Трубопроводы |
 |  |
Добавление только 2 строки в ваш код дает вам следующее
argparse /Click /PythonFire для параметров командной строки с использованными значениями в настоящее времяЗарегистрируйтесь бесплатно в службу размещения ClearML (в качестве альтернативы, вы можете настроить свой собственный сервер, см. Здесь).
DEMO SERVER CLEARML: CLEARML больше не использует демонстрационный сервер по умолчанию. Чтобы включить демонстрационный сервер, установите
CLEARML_NO_DEFAULT_SERVER=0переменная среды. Учетные данные не нужны, но эксперименты, выпущенные на демонстрационном сервере, являются общедоступными, поэтому убедитесь, что не запускайте конфиденциальные эксперименты, если использование демонстрационного сервера.
Установите пакет python clearml :
pip install clearmlПодключите Clearml SDK к серверу, создав учетные данные, затем выполните команду ниже и следуйте инструкциям:
clearml-initДобавьте две строки в свой код:
from clearml import Task
task = Task . init ( project_name = 'examples' , task_name = 'hello world' )И ты закончил! Все, что вы вывод, выходец вашего процесса, теперь автоматически вошел в ClearMl.
Следующий шаг, автоматизация! Узнайте больше об автоматизации двух щелчков Clearml здесь .
Компоненты времени выполнения Clearml:
ClearML-это наше решение проблемы, которую мы разделяем с бесчисленными другими исследователями и разработчиками во вселенной машинного обучения/глубокого обучения: обучение моделей глубокого обучения в производстве-это славный, но грязный процесс. ClearML отслеживает и контролирует процесс, связывая контроль версий кода, исследовательские проекты, показатели эффективности и модель Provenance.
Мы разработали ClearMl специально для того, чтобы потребовать легкую интеграцию, чтобы команды могли сохранить свои существующие методы и практики.
Мы считаем, что Clearml является новаторским. Мы хотим установить новые стандарты истинной бесшовной интеграции между управлением экспериментами, MLOP и управлением данными.
ClearML поддерживается вами и командой Clear.ML, которая помогает корпоративным компаниям создавать масштабируемые MLOPS.
Мы создали ClearML для отслеживания и контроля славного, но грязного процесса обучения моделей глубокого обучения производственного уровня. Мы стремимся энергично поддержать и расширять возможности ClearMl.
Мы обещаем всегда быть обратно совместимым, следя за тем, чтобы все ваши журналы, данные и трубопроводы всегда обновляются с вами.
Apache License, версия 2.0 (см. Лицензию для получения дополнительной информации)
Если ClearMl является частью вашего процесса / проекта / проекта / публикации, пожалуйста, цитируйте нас ❤:
@misc{clearml,
title = {ClearML - Your entire MLOps stack in one open-source tool},
year = {2024},
note = {Software available from http://github.com/allegroai/clearml},
url={https://clear.ml/},
author = {ClearML},
}
Для получения дополнительной информации см. Официальную документацию и на YouTube.
Для примеров и вариантов использования проверьте папку «Примеры» и соответствующую документацию.
Если у вас есть какие -либо вопросы: опубликовать на нашем канале Slack или отметьте ваши вопросы на Stackoverflow с тегом « ClearMl » ( ранее Trains Tag ).
Для запросов на функции или отчетов об ошибках, пожалуйста, используйте проблемы GitHub.
Кроме того, вы всегда можете найти нас по адресу [email protected]
PR всегда приветствуются ❤ Смотрите более подробную информацию в руководящих принципах Clearml для участия.
Пусть сила (и богиня ставок обучения) будет с вами!
