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.
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.
Project details
Release history Release notifications | RSS feed
Download files
Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.
Source Distribution
Built Distribution
Hashes for dstk_x250-3.7.9-py2.py3-none-any.whl
Algorithm | Hash digest | |
---|---|---|
SHA256 | c5f9859c1ef8280f6b350dc8bbf6b43456bf6ec41762ef7e9539437a5fbf8c31 |
|
MD5 | 076f0175f95985b5dc6c4ab719292f53 |
|
BLAKE2b-256 | 81960f34427467c9979caf1ba336e93d2a7d43be1e23b1eb9ce554ca776fb8ee |