CoreNet 使用教程

CoreNet 使用教程

corenet CoreNet: A library for training deep neural networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/corenet

1. 项目介绍

CoreNet 是由苹果公司开发的一个深度神经网络训练库。它允许研究人员和工程师训练各种规模的标准和新型模型，用于包括基础模型（如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割等多种任务。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，你需要安装 Git LFS 来处理大文件，还需要 Python 3.10+ 和 PyTorch (版本 >= v2.1.0)。以下是 Linux 系统的安装步骤：

sudo apt install git-lfs
git clone git@github.com:apple/corenet.git
cd corenet
git lfs install
git lfs pull

对于 macOS，你需要安装 Homebrew 和 Git LFS，然后克隆仓库：

brew install git-lfs
git clone git@github.com:apple/corenet.git
cd corenet
git lfs install
git lfs pull

创建虚拟环境并安装依赖

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
python3 -m pip install --editable .

安装可选依赖（音频和视频处理）

对于 Linux：

sudo apt install libsox-dev ffmpeg

对于 macOS：

brew install sox ffmpeg

3. 应用案例和最佳实践

以下是一些使用 CoreNet 的案例和最佳实践：

从头开始训练新模型

在 tutorials 目录下，你可以找到一些 Jupyter 笔记本，这些笔记本指导你如何从头开始训练一个新的模型。

• train_a_new_model_on_a_new_dataset_from_scratch.ipynb

语义分割

• semantic_segmentation.ipynb

对象检测

• object_detection.ipynb

使用预训练模型

在 projects 目录下，你可以找到一些训练和评估的配方，以及预训练模型的权重和检查点。

4. 典型生态项目

CoreNet 的生态系统中包括以下项目：

• KV Prediction：用于改进时间到第一个标记的预测。
• OpenELM：一种具有开放训练和推理框架的高效语言模型家族。
• CatLIP：在 Web 规模的图像-文本数据上进行 2.7 倍快速预训练，实现 CLIP 级别的视觉识别精度。
• MobileOne：一种改进的一毫秒级移动主干网络。

以上是 CoreNet 的基本使用教程，你可以通过深入研究项目的官方文档和示例来进一步掌握这个强大的工具。

corenet CoreNet: A library for training deep neural networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/corenet