使用DASK执行可重复机器学习实验的轻量级工具。
daskperiment的Python项目详细描述
概述
daskperiment是执行可重复机器学习实验的工具。 它允许用户定义和管理试验的历史记录 （给定参数、结果和执行环境）。
这个包是在dask上构建的，dask是一个用于任务并行计算的包。 行程安排。每一个实验试验的内部表示为dask计算 图，可以并行执行。
优点
- 与标准python/jupyter环境兼容（也可以选择与标准kvs兼容）。
- 无需设置服务器应用程序
- 无需在任何云服务上注册
- 在标准/自定义的python shell上运行
- 直观的用户界面
- 试用历史记录将自动记录（无需编写其他记录代码）
- dask兼容的api
- 易于访问的实验历史（使用熊猫基本操作）
- Git的管理工作更少（不需要每次测试都创建分支）
- （实验性）用于管理试用历史记录的Web仪表板
- 试验结果及其（超）参数。
- 代码上下文
- 环境信息
- 设备信息
- 操作系统信息
- python版本
- 已安装的python包及其版本
- Git信息
- 检查功能纯度（每个步骤应为相同的输入返回相同的输出）
- 自动随机播种
- redis后端
- MongoDB后端
未来范围
- 更高效的执行。
- 如果依赖参数相同，则省略执行操作
- 分布式执行
欢迎加入QQ群-->： 979659372
