dstk-x250 3.6.2

Package d'utilitaires pour les projets de data science.

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.

Documentation

Une documentation Sphinx hébergée par Read the Docs est disponible.

Installation

Pour installer DSTK utiliser la commande : pip install dstk-x250.

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.