fortuna
不确定性量化的开源库
Fortuna是一个专用于不确定性量化的开源库，适用于需要做出关键决策的场景。它提供了从预训练模型和深度学习模型进行校准和共形的方法，并支持多种贝叶斯推断方法。通过简单直观的语言和高度配置的特性，用户可以轻松运行基准测试并将不确定性引入生产系统。Fortuna支持从不确定性估算、模型输出以及Flax模型三种模式，确保预测结果的可靠性。详见官方文档和示例。
项目介绍：Fortuna
概述
Fortuna是一个用于不确定性量化的库，对需要做出关键决策的应用至关重要。它可以帮助用户评估模型预测的可靠性，触发人工干预，或决定模型是否可以安全投放到实际环境中。Fortuna使用户能够轻松运行基准测试并将不确定性引入生产系统中。
功能特点
Fortuna支持从任何框架的预训练模型出发，提供校准和共形方法。此外，它还支持从使用Flax编写的深度学习模型出发进行多种贝叶斯推断方法。不确定性量化对不熟悉的从业者也非常直观，同时它具有高度配置性。
使用模式
Fortuna提供了三种不同的使用模式，以满足用户应用程序的特定需求：
从不确定性估计开始
这是一种兼容性要求最低的使用方式，也是与该库交互的最快途径。它提供了分类和回归的共形预测方法，输入不确定性估计，并返回保留用户定义概率水平的预测集。在一维回归任务中，共形预测集可以被视为校准后的置信区间或可靠区间。
从模型输出开始
假设用户已经在某个框架中训练了模型，并将模型输出以numpy.ndarray格式输入Fortuna。此使用模式允许用户校准模型输出，估算不确定性，计算指标并获得共形预测集。这种方式提供了更好的控制，但如果模型使用经典方法训练，结果可能导致较差的不确定性量化。
从Flax模型开始
此方式的兼容性要求最高，因为需要使用Flax编写的深度学习模型。不过，它允许用户用可扩展的贝叶斯推断程序替换标准的模型训练过程，从而显著改善预测不确定性的量化。
安装指南
安装Fortuna需要先在虚拟环境中安装JAX。用户可以通过以下命令安装Fortuna：
pip install aws-fortuna
或者可以选择使用Poetry来构建Fortuna包。
Amazon SageMaker 集成
Fortuna还提供了一条简单的管道，可以让用户在Amazon SageMaker上运行Fortuna。用户需要创建AWS账户，更新本地AWS凭证，并推送Docker镜像到亚马逊ECR库中。此外，还需要创建S3桶用于存储训练结果，并编写配置文件以指定细节。
贡献与许可
Fortuna项目采用Apache-2.0许可证。如果用户希望为该项目做出贡献，可以阅读项目的贡献指南以获取详细信息。
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