pailab 0.1.1

pailab

pailab是一个集成的机器学习工作台，用于对机器学习模型构建过程和部署进行版本化、分析和自动化。 它跟踪机器学习管道（代码、数据、参数）的变化，类似于经典的 考虑人工智能建模过程特殊性的版本控制系统。

它提供：

• ml开发周期中所有对象的版本控制
• 整个ML开发周期的完全透明性
• 支持团队在同一人工智能项目中工作，共享数据、算法和结果
• 整个管道的一致性检查
• 并行作业的分布式执行，例如用于参数研究
• 标准化分析图
• 用于管理和控制ml repo的jupyter小部件

添加到存储库中的所有对象都被拆分为一个包含大数据的部分和一个包含剩余数据的部分 用不同的技术分别处理它们的数据。例如 可以使用git来管理剩余的数据部分。它还向每个对象添加信息，例如 版本、作者、日期等以及每个对象都用一个定义ml进程中角色的类别进行标记。