Коллективные знания (программное обеспечение) - Collective Knowledge (software)
 | |
| Разработчики) | Григорий Фурсин и cTuning Foundation |
|---|---|
| изначальный выпуск | 2014 |
| Стабильный выпуск | 1.55.0 / 17 ноября 2020 г. |
| Написано в | Python |
| Операционная система | Linux, Mac OS X, Майкрософт Виндоус, Android |
| Тип | Управление знаниями, Управление данными, Оценка артефактов, Система управления пакетами, Система научного документооборота, DevOps, Непрерывная интеграция, Воспроизводимость |
| Лицензия | Лицензия BSD 3-пункт |
| Интернет сайт | github |
В Коллективные знания (СК) проект является Открытый исходный код рамки и хранилище для обеспечения совместных, воспроизводимых и устойчивых исследований и разработки сложных вычислительных систем.[1][2] CK - это небольшая портативная, настраиваемая и децентрализованная инфраструктура, помогающая исследователям и практикам:
- делиться своим кодом, данными и моделями как повторно используемыми Python компоненты и действия автоматизации[3] с единым JSON API, Метаинформация JSON и UID на основе Честные принципы[1]
- собирать переносимые рабочие процессы из общих компонентов (например, многоцелевой автонастройки и Дизайн освоения космоса [4])
- автоматизировать краудсорс и воспроизвести бенчмаркинг сложных вычислительных систем[5]
- объединить прогнозная аналитика (scikit-learn, р, DNN)
- позволять воспроизводить и интерактивные документы[6]
Известные обычаи
- РУКА использует CK для ускорения компьютерной инженерии[7][2][8]
- Ассоциация вычислительной техники оценивает CK на предмет возможной интеграции с цифровой библиотекой ACM, спонсируемой Фонд Слоуна[9]
- Несколько При поддержке ACM конференции используют CK для процесса оценки артефактов[10]
- Имперский колледж Лондон) использует CK для автоматизации и краудсорсинга компилятор обнаружение ошибок[11]
- Исследователи из Кембриджский университет использовали CK, чтобы помочь сообществу воспроизвести результаты своей публикации на Международном симпозиуме по генерации и оптимизации кода (CGO'17) во время оценки артефактов[12]
- General Motors (США) использует CK для массового тестирования сверточная нейронная сеть оптимизации [13][14]
- В Фонд Raspberry Pi и cTuning Foundation выпустила рабочий процесс CK с воспроизводимым «живым» документом, чтобы обеспечить совместное исследование многоцелевых методов автонастройки и машинного обучения[4]
- IBM использует СК для воспроизведения Квантовые результаты от природы[15]
- СК используется для автоматизации Тест MLPerf[16]
Портативный менеджер пакетов для переносимых рабочих процессов
CK имеет интегрированный кроссплатформенный менеджер пакетов с Python скрипты, JSON API и JSON мета-описание для автоматического восстановления программной среды на пользовательской машине, необходимой для выполнения заданного рабочего процесса исследования.[17]
Воспроизводимость экспериментов
CK обеспечивает воспроизводимость экспериментальных результатов за счет участия сообщества аналогично Википедия и физика. Каждый раз, когда новый рабочий процесс со всеми компонентами публикуется через GitHub, любой может попробовать его на другом компьютере, с другой средой и с немного другими вариантами выбора (компиляторы, библиотеки, наборы данных). Каждый раз, когда встречается неожиданное или неправильное поведение, сообщество объясняет это, исправляет компоненты и делится ими, как описано в.[4]
Рекомендации
- ^ а б Фурсин, Григорий (Октябрь 2020 г.). Коллективные знания: организация исследовательских проектов в виде базы данных многократно используемых компонентов и переносимых рабочих процессов с общими API (PDF). Философские труды королевского общества. Получено 22 октября 2020.
- ^ а б Фурсин, Григорий; Антон Лохмотов; Эд Пахарь (январь 2016 г.). Коллективные знания: на пути к устойчивости НИОКР. Материалы конференции и выставки «Дизайн, автоматизация и испытания в Европе», 2016 г. (ДАТА). Получено 14 сентября 2016.
- ^ повторно используемые компоненты и действия CK для автоматизации общих исследовательских задач
- ^ а б c Григорий Фурсин, Антон Лохмотов, Дмитрий Савенко, Эбен Аптон. Рабочий процесс коллективных знаний для совместных исследований многоцелевых методов автонастройки и машинного обучения, arXiv: 1801.08024, январь 2018 г. (ссылка arXiv, интерактивный отчет с воспроизводимыми экспериментами )
- ^ Онлайн-репозиторий с воспроизведенными результатами
- ^ Указатель воспроизведенных статей
- ^ Информация HiPEAC (стр.17) (PDF), Январь 2016 г.
- ^ Эд Пахарь; Григорий Фурсин, Презентация ARM TechCon'16 "Знайте свои рабочие нагрузки: создавайте более эффективные системы!"
- ^ Воспроизводимость результатов в цифровой библиотеке ACM
- ^ Оценка артефактов для систем и конференций по машинному обучению
- ^ Проект ЕС TETRACOM по объединению CK и CLSmith (PDF), заархивировано из оригинал (PDF) на 2017-03-05, получено 2016-09-15
- ^ Воспроизведение оценки артефактов для «Предварительной выборки программного обеспечения для косвенного доступа к памяти», CGO 2017, с использованием CK
- ^ Сайт разработки GitHub для Caffe на базе CK
- ^ Приложение для Android с открытым исходным кодом, позволяющее сообществу участвовать в совместном тестировании и оптимизации различных библиотек и моделей DNN.
- ^ Воспроизведение квантовых результатов от природы - насколько это сложно?
- ^ Крауд-бенчмаркинг MLPerf
- ^ Список общих пакетов CK
внешняя ссылка
- Сайт разработки: [1]
- Документация: [2]
- Публичный репозиторий с краудсорсинговыми экспериментами: [3]
- Международный семинар по адаптивной самонастраивающейся вычислительной системе (ADAPT) использует CK для обеспечения возможности публичного обзора публикаций и артефактов через Reddit: [4]
Портал
Категория