人工智能部署工具

aimhub的Python项目详细描述


瞄准

AIM是一个人工智能部署和版本控制系统。 它可以高效、快速地处理大型和小型项目的整个生命周期。 它是为了与现有的ML堆栈无缝结合而形成的,并成为开发生命周期的一个组成部分。

AIM客户端

aim cli是用于构建端到端ai的命令行工具。 目标是: 兼容现有的工具生态系统 熟悉 只是工作 使构建人工智能富有成效

aim具有三个主要特性:训练跟踪、导出和部署。

跟踪-ML培训

命令:aim train 目标训练为给定的目标库运行训练。aim-train以给定的时间间隔跟踪模型中的梯度和更新,并保存它们以供可视化和分析。 aim-train与可视化跟踪工件的ui配对。 目标跟踪用于调试和详细了解训练过程。

出口-ML型号

命令:aim export AIM导出创建保存的模型检查点文件并导出.aim模型,该模型可以提交并推送到AIMhub和/或部署到不同的平台。 导出的.aim模型也可以转换为.onnx、.tf和其他框架的检查点。 aim cli导出基于aim中间表示,允许自动部署模型。 aim export还可以导出与模型类似的预处理步骤,并且可以包含在模型部署过程中。

部署-目标模型

命令:aim deploy aim deploy从.aim(模型和预处理)文件生成可部署的工件。生成的工件可以在云中运行,在不同的硬件上运行,也可以作为混合体运行。 部署也反映在aimhub上,以跟踪和版本部署的工件。

其他命令

aim fork
aim branch off
aim pause, continue
aim convert

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