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ludwig

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高效可扩展的低代码深度学习框架

Ludwig是一个低代码深度学习框架，用于构建定制的人工智能模型，如LLMs和其他深度神经网络。它支持多任务和多模态学习，优化了批量大小选择，分布式训练和模型微调，确保高效处理大规模数据集。Ludwig的模块化设计允许用户轻松实验不同的模型架构，支持超参数优化和丰富的度量可视化，适用于生产环境，并整合了Docker和Ray等工具，支持模型导出到Torchscript和Triton，一键上传至HuggingFace。

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访问官网GitHubHugging Face文档

Ludwig: 一个强大的声明式深度学习框架

Ludwig 是一个低代码的深度学习框架,专为构建自定义 AI 模型而设计。它由 Linux Foundation AI & Data 基金会托管,旨在简化深度神经网络的开发过程,同时保持高度的灵活性和可扩展性。

主要特点

Ludwig 具有以下几个突出特点:

  1. 易于使用: 只需一个声明式 YAML 配置文件,就可以训练最先进的大语言模型(LLM)等深度学习模型。支持多任务和多模态学习,并提供全面的配置验证。

  2. 优化性能: 自动选择批量大小,支持分布式训练(如 DDP、DeepSpeed),参数高效微调(PEFT),4位量化(QLoRA)等技术,可处理大于内存的数据集。

  3. 精细控制: 用户可以完全控制模型的各个方面,包括激活函数。支持超参数优化、可解释性分析和丰富的指标可视化。

  4. 模块化设计: 只需修改配置中的少量参数,就可以轻松尝试不同的模型架构、任务、特征和模态。

  5. 生产就绪: 提供预构建的 Docker 容器,原生支持在 Kubernetes 上使用 Ray 运行,可导出模型为 Torchscript 和 Triton 格式,一键上传到 HuggingFace。

安装使用

Ludwig 要求 Python 3.8+。可以通过 pip 安装基础版本:

pip install ludwig

或安装包含所有可选依赖的完整版本:

pip install ludwig[full]

快速上手

以下是使用 Ludwig 进行大语言模型微调的简单示例:

  1. 准备包含指令、输入和输出的数据集
  2. 创建 YAML 配置文件,指定模型类型、基础模型、量化设置、适配器等参数
  3. 运行训练命令:
ludwig train --config model.yaml --dataset "ludwig://alpaca"

Ludwig 还支持多种监督学习任务,如文本分类、图像分类等。用户只需准备数据集和简单的配置文件,就可以快速构建和训练模型。

为什么选择 Ludwig

  1. 减少机器学习样板代码,专注于高层抽象
  2. 轻松建立基准模型并进行比较
  3. 方便将新架构应用于多个问题和数据集
  4. 高度可配置的数据预处理、建模和评估
  5. 支持多模态、多任务学习
  6. 丰富的模型导出和跟踪功能
  7. 自动扩展到多 GPU、多节点集群
  8. 集成最先进的预训练模型
  9. 低代码式 AutoML 接口
  10. 简化模型部署和生产化

Ludwig 为研究人员和工程师提供了一个强大而灵活的工具,可以快速构建复杂的深度学习模型,并轻松将其应用于实际生产环境。

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