开源项目推荐：Atlas

开源项目推荐：Atlas

atlas An Open Source, Self-Hosted Platform For Applied Deep Learning Development 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/atlas8/atlas

1. 项目基础介绍及主要编程语言

Atlas 是由 Dessa 公司开源的一个适用于深度学习应用开发的自我托管平台。它提供了一个灵活的机器学习平台，包括 Python SDK、命令行界面、图形用户界面和调度器，旨在帮助机器学习工程团队极大地缩短模型开发时间并减少管理基础设施的精力。该项目主要使用 Python 语言开发。

2. 项目的核心功能

• 自我托管：可以在单个节点（如个人笔记本电脑）或多个节点（如本地服务器或云集群）上运行 Atlas。

• 任务调度：支持团队协作，通过调度和远程运行集群上的并发机器学习任务，充分利用系统资源。

• 灵活性：能够运行多个 GPU 任务、CPU 任务，并支持使用自定义库或 Docker 镜像。

• 实验管理与跟踪：通过基于 Web 的 GUI 标记实验，轻松跟踪超参数、度量和工件（如图像、GIF 和音频剪辑）。

• 可再现性：每个任务运行都被记录并跟踪，使用任务 ID 可重现和共享任何实验。

• 易于使用的 SDK：Atlas 的 SDK 易于使用，允许以编程方式运行任务，实现超参数优化运行的自动化。

• 内置 Tensorboard 集成：直接通过 Atlas GUI 比较多个与 Tensorboard 兼容的任务运行。

• 良好的兼容性：可以运行任何 Python 代码和任何框架。

3. 项目最近更新的功能

由于开源项目的内容更新可能非常频繁，具体的最近更新功能需要查看项目的 Release 说明或提交记录。以下是一些可能包含的更新内容：

• 性能优化：对系统性能进行优化，提高任务处理速度。

• 新功能添加：根据社区反馈和需求，添加了新的功能模块。

• 错误修复：修复了先前版本中发现的 bug。

• 文档更新：更新了用户文档和开发文档，提供更多的使用和开发指导。

• 安全性增强：增强了系统的安全性，确保用户数据的安全。

请注意，以上内容是基于一般开源项目更新内容的假设，具体更新内容请参考项目的官方 Release 说明或提交记录。

atlas An Open Source, Self-Hosted Platform For Applied Deep Learning Development 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/atlas8/atlas