【源码】基于Pytorch框架的AI模型训练与部署框架

项目简介

本开源框架将模型训练的通用流程和组件整理成可复用框架模板，基于Pytorch框架，从产品架构、流程和工程部署三个角度设计。让开发者聚焦算法模型本身，提升模型配置和部署的灵活性，还包含一些实用技巧。

项目的主要特性和功能

1. 层次化架构：构建应用系统、应用任务、NLP基础任务、NLP基础任务组件模块的层次化项目架构。
2. 流程化管理：实现数据爬取、预处理、加载，模型训练、验证、测试及WEB服务发布的流程化配置管理。
3. 模块化配置：达成分词器、模型网络结构、目标函数、优化器、评价指标、训练框架、测试框架的模块化配置管理。
4. 超参数管理：做到配置和代码相分离的超参数配置管理。
5. 实用技巧：包含数据预处理多进程并发、断点续训、梯度裁剪等实用技巧。
6. 功能丰富：提供数据预处理和加载、模型构建、优化器和学习率调度器、评估器、训练框架、部署和测试等功能。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件，使用步骤如下： 1. 在resources目录下存入收集整理的数据集、词向量等数据文件。 2. 在src/modules目录下相应位置编写模型模块代码。 3. 在src/applications/tasks目录下相应位置编写模型定义、数据预处理、模型训练和测试代码。 4. 在src/相关目录下相应位置编写配置参数。 5. 在src/tests目录下写必要的接口测试代码。 6. 训练和测试模型。 7. 发布成服务接口供其他调用。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】