Studio.ml：简化机器学习模型开发的开源框架

在快节奏的模型设计和部署需求中，找到快速转换解决方案是一项挑战。幸运的是，Sentient最近发布了Studio.ml的第一个版本，这是一个用Python编写的开源框架，旨在简化和加速机器学习(ML)模型的开发。这个项目专为数据科学家和ML实践者设计，以帮助他们加快实验速度。

Studio.ml的目标是最小化机器学习实验的调度、运行、监控和管理所花费的时间。根据Sentient的博客文章，市场上现有的工具和软件无法确保ML实验的可复制性。Studio.ml的构建正是为了克服这一障碍。

使用Studio，可以在单一位置跟踪所有实验。Studio的Web界面允许共享实验并查看他人的实验。它还为提供了私密保存实验的灵活性。可以尝试。

Studio.ml工具与Keras、TensorFlow、PyTorch和scikit-learn兼容。团队已经尽力保持Studio.ml的代码语法与上述框架相似，以便用户在运行studio时需要对代码进行的修改非常少。

可以通过以下命令使用pip在机器上安装studio.ml：pip install studioml

根据Studio.ml的GitHub页面，该工具提供以下功能：

• 捕获实验信息，包括Python环境、文件、依赖项和日志（无需修改实验代码）
• 使用Web仪表板监控和组织实验（与TensorBoard集成）
• 在本地、远程或云中（Google Cloud或Amazon EC2）运行实验
• 管理工件
• 执行超参数搜索
• 为远程执行创建可定制的Python环境
• 访问模型库以重用已创建的模型

这里有一些短视频，可以帮助熟悉Studio.ml：

看法是，这是一个独特的框架，允许保存（和共享）实验，全部在一个地方。更有趣的是，不需要努力学习新工具或语言，开发者已经尽可能地简化了这个过程。