人工智能部署工具
aimcli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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