allenai/tango
🏗️ フレームワークallenai
機械学習実験を整理・キャッシュし、再利用を可能にする強力な研究用フレームワーク。
Tangoは、断片化したコードベースや繰り返しの多い実験など、機械学習研究における一般的な課題を解決します。実験をステップの有向非巡回グラフ（DAG）として扱い、各ステップを自己完結型の作業単位として定義します。このモジュール化により、設定ファイルでパイプラインを定義でき、実験のバージョン管理や共有が容易になります。
主な技術的特徴として、ステップ出力の自動キャッシュ機能があり、入力に変更がない限り高コストな計算を再実行しません。また、複雑な依存関係管理をサポートしており、上流の要件が満たされた場合にのみ下流のタスクが実行されます。Tangoはフレームワークに依存せず、PyTorchともシームレスに統合できるため、クリーンで再現性が高く、スケーラブルな実験環境を維持したいNLPや深層学習の研究者に最適です。
💡ハイライト
- ├─DAGベースのモジュール式実験設計
- ├─ステップ出力の自動キャッシュ機能
- └─フレームワークに依存しないパイプライン管理
🎯対象
- ├─機械学習研究者
- └─データサイエンティスト