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labml

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通过手机监控深度学习模型训练和硬件使用情况

提供通过移动设备和电脑实时监控深度学习模型训练和硬件使用的开源解决方案。集成简单，支持自定义可视化，记录详细实验信息，包括Git提交、配置和超参数。支持多人分布式训练和易于安装的实验服务器，方便用户全程跟踪训练进展。

LabML深度学习模型训练硬件监控开源Github开源项目
访问官网GitHub文档

项目介绍：LabML

LabML 是一款开源工具，旨在帮助研究人员和开发人员更好地监控深度学习模型的训练过程及其在硬件上的使用情况。这个项目尤其适用于希望实时追踪模型表现和资源消耗的用户，无论是使用移动设备还是笔记本电脑，LabML 都能提供便捷的接口。

主要功能

  • 跨设备监控：用户可以通过手机或笔记本来监控实验的运行情况。这种便携性让研究人员可以远程观察实验进展，而无需长时间留守在电脑旁。

  • 硬件使用情况监测：LabML 允许用户通过一条简单的命令对硬件使用情况进行监控。这样，用户就能够实时获取计算资源的使用情况，从而及时调整实验参数，提高资源利用效率。

  • 简单的集成方法：LabML 的集成过程非常简便，仅需两行代码即可将其功能合并到现有项目中。

  • 实验数据跟踪：LabML 可以记录有关实验的详细信息，例如 Git 提交记录、配置和超参数，这为实验的复现和修改提供了有力支持。

  • 自定义可视化 API：用户可以使用 LabML 提供的 API 创建自定义可视化界面，以满足不同的分析需求。

  • 美观的日志记录：用户可以查看经过美化的训练进程日志，帮助快速定位和分析问题。

实验服务器部署

LabML 提供了便捷的服务器设置方法，用户可以按需部署实验监控服务器。

安装和启动

  1. 使用 pip 安装 LabML 软件包：

    pip install labml-app

  2. 启动服务器：

    labml app-server

    默认服务器运行在端口 5005，用户可自行设置其他端口号。

访问界面

用户可以通过访问 http://localhost:{port} 或者配置好的服务器地址来访问用户界面。

监控实验

安装过程简单，用户只需在项目文件夹的顶层创建 .labml.yaml 文件，并添加应用程序 URL。LabML 支持 PyTorch 等主流机器学习框架，通过示例代码，用户可以迅速上手。

示例代码

LabML 提供了清晰的代码示例，从基础的 PyTorch 训练到复杂的分布式训练，涵盖了多种使用场景。用户可以直接参考这些示例来快速实现代码集成。

文档与指导

LabML 提供详尽的 Python API 文档，以及多个使用指南，帮助用户快速了解如何进行实验创建、训练指标记录、配置管理以及自定义日志记录等操作。

使用截图

LabML 为用户提供了丰富的可视化功能，包括训练日志格式化输出及基于 Tensorboard 日志的自定义可视化分析，为用户提供更多的实验数据洞察力。

硬件监控功能

除了实验监控之外，LabML 还支持硬件使用情况的监控，通过附加安装的插件，用户可以获取 GPU 和 CPU 等资源的实时使用情况。

研究引用

LabML 得到了学术界的认可，用户可以在学术研究中引用该工具的 BibTeX 条目，以示对其贡献者的感谢。

LabML 是一个功能强大且全面的工具，为深度学习领域的研究和开发提供了极大的便利，无论是个人开发者还是大规模研究团队都能从中获益。

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