Python机器学习研究模板安装与配置指南

Python机器学习研究模板安装与配置指南

python-ml-research-template A template for starting reproducible Python machine-learning projects with hardware acceleration. Find an example at https://github.com/skandermoalla/pytoych-benchmark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/python-ml-research-template

1. 项目基础介绍

本项目是一个Python机器学习研究模板，旨在帮助研究者在具有硬件加速功能的环境中创建可重现的机器学习项目。该模板适用于多种平台，包括本地机器、远程服务器以及支持OCI容器的托管集群。项目主要使用Python编程语言，并遵循PyPA打包指南以确保项目的可维护性和可扩展性。

2. 项目使用的关键技术和框架

• Docker: 用于创建可重现的环境，确保在不同平台上的一致性。
• Hydra: 用于实验管理和跟踪。
• Weights & Biases: 用于实验结果的分享和可视化。
• pre-commit: 用于代码质量和一致性检查。
• Conda: 提供替代Docker的安装选项，适用于不支持OCI容器的平台。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.7 或更高版本
• Git版本控制系统
• Docker（推荐）或Conda（可选）

详细安装步骤

步骤1：克隆项目仓库

首先，您需要从GitHub克隆项目模板到本地机器。打开终端（或命令提示符），执行以下命令：

git clone <Git SSH URL> project_name
cd project_name

将<Git SSH URL>替换为项目的实际Git SSH链接，project_name替换为您选择的项目名称。

步骤2：设置项目变量

在项目根目录下，编辑template/template-variables.env文件，填写所需的变量。主要是带有$NEW_前缀的变量。

步骤3：更改项目名称

在项目根目录下执行以下脚本，以更新项目名称：

./template/change-project-name.sh

步骤4：初始化pre-commit钩子

在项目根目录下，运行以下命令以初始化pre-commit钩子：

pre-commit install

这会帮助您在提交代码前自动运行代码质量检查。

步骤5：编辑LICENSE文件

根据需要编辑LICENSE文件，或者删除它并在开源代码时添加合适的许可证。

步骤6：设置开发环境

根据您选择的平台和硬件加速，设置开发环境。以下是一些基本选项：

使用Docker

如果选择使用Docker，请参考installation/docker-amd64-cuda/README.md中的指南进行设置。

使用Conda

如果选择使用Conda，请根据您的平台和硬件加速需求创建相应的环境文件。

完成以上步骤后，您的Python机器学习研究模板应该已经准备好使用了。您可以开始开发您的机器学习项目，并利用模板提供的工具来管理和跟踪您的实验。

python-ml-research-template A template for starting reproducible Python machine-learning projects with hardware acceleration. Find an example at https://github.com/skandermoalla/pytoych-benchmark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/python-ml-research-template