Мы рады объявить о запуске Aim on Hugging Face Spaces! 🚀
Всего несколькими щелчками мыши вы теперь можете развернуть Aim на Hugging Face Hub и беспрепятственно делиться результатами тренировок с кем угодно.
Aim — это инструмент для отслеживания метаданных ИИ с открытым исходным кодом. Он предоставляет производительный и мощный пользовательский интерфейс для изучения и сравнения метаданных, таких как тренировочные прогоны или выполнение агентов ИИ. Кроме того, его SDK обеспечивает программный доступ к отслеживаемым метаданным — идеально подходит для автоматизации и анализа Jupyter Notebook.
В этой статье вы узнаете, как развернуть и поделиться своим собственным Aim Space. Кроме того, мы проведем краткий обзор Aim и узнаем, как с его помощью можно с легкостью исследовать и сравнивать журналы тренировок. Давайте погрузимся и начнем!
Узнайте больше о Aim в репозитории GitHub: github.com/aimhubio/aim.
Разверните Aim on Hugging Face Spaces за считанные секунды с помощью шаблона Docker.
Чтобы начать, просто перейдите на страницу Пространства в Hugging Face Hub и нажмите кнопку Создать новое пространство или откройте страницу напрямую по следующей ссылке: https://huggingface.co/new-space?template. =стек целей/цель»
Настройте свое прицельное пространство в кратчайшие сроки:
- Выберите имя для своего пространства.
- Настройте космическое оборудование и режим видимости.
- Отправьте свое пространство!
После отправки пространства вы сможете следить за его продвижением по статусу строительства:
Как только он перейдет в «Работает», ваше пространство готово к работе!
Та-да! 🎉 Все готово, чтобы начать использовать Aim on Hugging Face.
Отправляя свои журналы в свое пространство, вы можете легко просматривать, сравнивать и делиться ими со всеми, у кого есть к ним доступ. Вот как это сделать всего за два простых шага:
- Запустите следующую команду bash, чтобы сжать каталог
.aim
:
tar -czvf aim_repo.tar.gz .aim
2. Зафиксируйте и отправьте файлы в свое пространство.
Вот и все! Теперь откройте раздел «Приложения» в Space, и Aim отобразит ваши журналы тренировок.
Обновлять Spaces невероятно удобно — вам просто нужно зафиксировать изменения в репозитории, и он автоматически повторно развернет приложение для вас. 🔥
См. Aim в действии с существующими демонстрациями на Hub
Давайте рассмотрим живые демонстрации Aim, уже доступные на Hub. Каждая демонстрация демонстрирует отдельный вариант использования и демонстрирует возможности Aim в действии.
- Задача нейромашинного перевода: https://huggingface.co/spaces/aimstack/nmt
- Простая задача распознавания рукописных цифр: https://huggingface.co/spaces/aimstack/digit-recognition
- Задача генерации изображения с облегченной реализацией GAN: https://huggingface.co/spaces/aimstack/image-generation
При переходе в свое пространство Aim вы увидите домашнюю страницу Aim, на которой можно быстро просмотреть статистику тренировок и просмотреть журналы.
Откройте страницу отдельного запуска, чтобы найти всю информацию, связанную с этим запуском, включая отслеживаемые гиперпараметры, результаты метрик, системную информацию (аргументы CLI, переменные окружения, информацию Git и т. д.) и визуализации.
Поднимите анализ результатов тренировок на новый уровень с помощью Исследователей Aim — инструментов, которые позволяют глубоко сравнивать отслеживаемые метаданные между пробежками.
Metrics Explorer, например, позволяет вам запрашивать отслеживаемые показатели и выполнять расширенные манипуляции, такие как группировка показателей, агрегирование, сглаживание, настройка масштабов осей и другие сложные взаимодействия.
Проводники предоставляют полностью совместимые с Python выражения для поиска, что позволяет легко запрашивать метаданные.
В дополнение к обозревателю показателей, Aim предлагает набор обозревателей, предназначенных для изучения и сравнения различных типов мультимедиа, включая изображения, текст, аудио и графики Plotly.
Используйте Aim Space на Hugging Face, чтобы легко загружать результаты тренировок и делиться ими с сообществом, выполнив всего несколько шагов. Aim позволяет вам просматривать свои журналы с интерактивными визуализациями на кончиках ваших пальцев, легко сравнивать тренировочные прогоны в масштабе и быть в курсе ваших идей по разработке машинного обучения!
Еще одно… 👀
Имея журналы Aim, размещенные на Hugging Face Hub, вы можете встраивать их в блокноты и веб-сайты.
Чтобы внедрить свое пространство, создайте следующую ссылку на основе владельца пространства и имени пространства: https://owner-space-name.hf.space
. Эту ссылку можно использовать для встраивания вашего пространства в любой веб-сайт или блокнот с помощью следующего HTML-кода:
%%html <iframe src="https://owner-space-name.hf.space" frameborder="0" width=100% height="800" > </iframe>
Следующие шаги
Мы собираемся постоянно улучшать адаптацию и удобство использования Aim Space, в том числе:
- возможность читать логи напрямую из репозиториев моделей Hugging Face Hub,
- автоматическое преобразование логов TensorBoard в формат Aim,
- Шаги по адаптации Aim HF Space.
Скоро будет гораздо больше… следите за обновлениями!
Узнать больше
Ознакомьтесь с документацией Aim Space здесь
Репозиторий Aim на GitHub: github.com/aimhubio/aim
Если у вас есть вопросы, присоединяйтесь к сообществу Aim, делитесь своими отзывами, открывайте вопросы для новых функций и ошибок. Добро пожаловать! 🙌
Ставьте ⭐️ на GitHub, если вы считаете Aim полезным.
Эта статья изначально была опубликована в Aim blog. Там вы найдете более подробные руководства и сведения о новейших выпусках.