Package d'utilitaires pour les projets de data science.
Project description
DSTK
- Free software: Apache Software License 2.0
Overview
DSTK est une libraire haut-niveau pour faciliter le développement et le déploiment d'outil de machine learning. Il s'articule essentiellement autour de 2 outils :
- PyTorch ;
- Scikit-Learn. L'ancien nom x250 faisait référence au code boite X250 qui est le code boite de datalabs/IA Factory. Le développement de ce package est étroitement lié au développement du template data science (qui aujourd'hui a fusionné avec le socle Python).
DTSK est compatible avec Python >= 3.5
, mais Python >=3.8
est fortement recommandé.
Release Notes
3.0
- Changement de nom, la librairie x250 devient DSTK afin d'être rendu publique sur PyPi dans un premiet temps et sur conda dans un second.
2.0
- Résolutions de bugs diverses.
- Concept de Callback pour x250.pytorch permettant de rendre la partie entraînement plus modulaire et lisible.
- Intégration du concept de SWA (Stochastic Weight Averaging) pour rendre les modèles plus robuste à l'inférence.
1.0
- Séparation du template data science et des _utils.py afin d'être intégré au socle Python d'Arkéa.
- Création du package x250 restructurant les _utils.py.
- Intégration de l'utilitaire PyTorch permettant de wrapper un réseau profond à Scikit-Learn simplement.
0.1
- Intégration de fonctions et classes utilitaires au template dans des fichiers _utils.py à différent niveau de la structure du template.
0.0
- Création du squelette template data science.
Project details
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Download files
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Source Distribution
dstk_x250-3.0.tar.gz
(2.5 MB
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Built Distribution
dstk_x250-3.0-py2.py3-none-any.whl
(106.9 kB
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Hashes for dstk_x250-3.0-py2.py3-none-any.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | e356ddfac14a2909371821e42830029202efec93e7dcc982632312ee1aaaff6a |
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