Garden：简化访问科学AI进步的工具。
项目描述
🌱 Garden：FAIR AI/ML模型发布框架
概览
- 简单的模型发布：只需几个命令即可从笔记本发布预训练的AI/ML模型
- 可重复环境：使用容器确保在不同系统上的一致执行
- 远程执行：无缝在HPC资源上运行您的模型（或他人的模型）
- 可发现集合：将模型组织到“花园”中，便于发现和比较
- 元数据管理：捕获和管理相关数据集、论文或代码仓库的元数据，以提高可搜索性
为什么选择Garden？
Garden解决了学术研究人员在发现、复制和运行AI/ML模型时面临的关键挑战。
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可重复性：通过容器化模型，Garden消除了环境不一致性，确保它们在不同系统上的一致运行。
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可发现性：通过精心策划的“花园”模型，研究人员可以轻松找到、比较和选择适合其工作的相关模型。
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可访问性：通过Globus Compute集成简化了在多样化的计算资源上运行模型的过程，从本地计算机到HPC集群。
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节省时间：通过处理环境管理和系统特定的怪癖，Garden大大减少了研究人员在设置和配置上花费的时间。
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协作：FAIR原则（可发现性、可访问性、互操作性、可重用性）和标准化发布使得研究人员更容易分享他们的工作并基于他人的贡献进行构建。
Garden旨在让研究人员专注于他们的科学，而不是软件环境和计算基础设施的复杂性。
什么是Garden？
“花园”是指一组可以引用的已发布的预训练AI/ML模型，称为“入口点”。
好的，入口点是什么？
入口点只是您在常规jupyter笔记本中定义的一个Python函数，它通常调用一个或多个您的预训练模型。
当您给我们那个笔记本时，我们会通过容器化它（包括任何环境依赖项）并将其“冻结在琥珀中”，然后向您提供一个可引用的DOI。
现在，任何拥有DOI的人都可以轻松地在其可以访问的任何远程计算资源上（通过Globus Compute）调用那个确切的功能。
快速入门
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安装花园CLI
pipx install garden-ai
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在您的系统上设置Docker（用于本地开发和测试是必需的）
我们建议大多数用户安装Docker Desktop。
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在一个隔离的环境中启动一个笔记本
garden-ai notebook start my_model.ipynb --base-image=3.10-sklearn
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在笔记本中定义一个调用您的模型的功能并将其发布
garden-ai notebook publish my_model.ipynb
要详细了解，请查看我们的15分钟教程。
文档
有关更多文档，包括安装说明、教程和API参考，请参阅我们的最新文档。
贡献
我们欢迎社区贡献！有关如何开始的信息，请参阅我们的贡献指南。
支持
这项工作得到了美国国家科学基金会（NSF）的支持，资助编号为2209892“框架：花园：用于科学、工程、教育和工业转化研究AI模型的出版和应用的FAIR框架”。
下载文件
下载适合您平台的文件。如果您不确定选择哪个，请了解更多关于安装软件包的信息。
源代码分发
构建分发
garden_ai-2.2.4.tar.gz 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | b8add697776cf9cd31301b0538c9fcede6b3c5d9dfd29e330792b2a3e22b3761 |
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| MD5 | d7d9a50d38b970cbc6004a85f39c274c |
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| BLAKE2b-256 | eee2a30c36bf99014dd83f16a9efee3c02071019513ea4c3018a19917b6e6bf3 |
garden_ai-2.2.4-py3-none-any.whl 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 742b816d1ccafad6382bc6f3a08dc9d119926d3a1882fc4b704990a29f6e0b82 |
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| MD5 | 1a5af25400d10358fc393524225a2be1 |
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| BLAKE2b-256 | 875eefa0bd3ba3368eff06d4a2fc0ce5e4abb4357ede6021daeba512468fd2f8 |