TorchX

TorchX 是一个 SDK，用于快速构建和部署从研发到生产环境的机器学习应用程序。 它提供了各种内置组件，这些组件编码了 MLOps 最佳实践，并使分布式训练和超参数优化等高级功能对所有用户都可访问。 由于支持流行的 ML 任务调度器和管道编排器，用户可以无需额外设置成本地开始使用 TorchX，这些工具已经在生产环境中广泛采用和部署。

没有两个生产环境是相同的。为了满足各种使用案例，TorchX的核心API允许在明确的扩展点上进行大量定制，因此即使是最独特的应用程序也可以通过不修改整个垂直栈来提供服务。

开始使用？ 首先学习 基本概念 并 遵循 快速入门指南。

In 1-2-3

01 定义或选择 从编写一个组件开始 – 一个返回AppDef对象的Python函数，用于您的应用程序。或者您可以选择其中一个内置组件。

02 作为作业运行 一旦您定义或选择了一个组件，您可以运行它 通过将其提交为支持的调度器之一中的作业。TorchX原生支持几种 流行的调度器，例如Kubernetes和SLURM。

03 转换为流水线 在生产环境中，组件通常作为工作流（即流水线）运行。 TorchX 组件可以通过传递给 torchx.pipelines 适配器来转换为流水线阶段。流水线 列出了开箱即用的流水线编排器。

文档

使用

• 基础知识
• 快速入门
• CLI
• 配置
• 最佳实践应用程序
• 组件最佳实践

示例

• 你好，世界
• 应用示例
• 管道示例

API

• torchx.specs
• torchx.runner
• torchx.schedulers
• torchx.pipelines

组件库

组件

• 概述
• 训练
• 分布式
• 解释
• 指标
• HPO
• 提供待翻译单词中似乎有一个单词“Serve”未完整显示。请确认并提供完整的单词列表以便准确翻译。
• 工具

运行时库

运行时

• 概述
• HPO
• 跟踪

与以下内容配合使用

调度器

• 本地主机
• Kubernetes 翻译为中文时通常保持不变，称为： Kubernetes
• Slurm 调度器

管道适配器

• Kubeflow 管道

实验

实验性功能

• (β) .torchxconfig 文件