Spaces의 Aim
Spaces의 Aim (Aim on Spaces)
Aim은 사용하기 쉽고 강력한 오픈소스 실험 추적기입니다. Aim은 훈련 실행을 기록하고 비교할 수 있는 멋진 UI와 프로그래밍 방식으로 쿼리할 수 있는 API를 제공해요.
출처: 문서
본문
Aim은 사용하기 쉽고 강력한 오픈소스 실험 추적기(experiment tracker)입니다. Aim은 훈련 실행을 기록하고 비교를 위한 멋진 UI와 프로그래밍 방식으로 쿼리할 수 있는 API를 제공해요. ML 엔지니어와 연구자는 Aim explorers를 사용해 몇 번의 클릭으로 수천 개의 훈련 실행을 비교합니다.
Aim에 대해 더 알아보려면 Aim 문서를 확인하세요. 새 기능에 대한 아이디어나 버그를 발견했다면 feature request 또는 bug report를 열어 주세요.
다음 섹션에서 Hugging Face Hub Spaces에 Aim을 배포하고 Hub에서 직접 훈련 실행을 탐색하는 방법을 배웁니다.
Spaces에 Aim 배포하기 (Deploy Aim on Spaces)
Aim은 Spaces에 한 번의 클릭으로 배포할 수 있어요!
Space를 만들면 Building 상태가 표시되고, Running이 되면 Space를 사용할 준비가 된 것입니다!
이제 Space의 App 섹션으로 이동하면 Aim UI에 접근할 수 있어요.
Spaces의 Aim으로 실험 비교하기 (Compare your experiments with Aim on Spaces)
MNIST로 훈련된 PyTorch CNN의 빠른 예시로 Spaces에서 Aim의 엔드투엔드 배포를 보여드릴게요. 전체 예시는 Aim repo examples 폴더에 있습니다.
from aim import Run
from aim.pytorch import track_gradients_dists, track_params_dists
# Initialize a new Run
aim_run = Run()
...
items = {'accuracy': acc, 'loss': loss}
aim_run.track(items, epoch=epoch, context={'subset': 'train'})
# Track weights and gradients distributions
track_params_dists(model, aim_run)
track_gradients_dists(model, aim_run)
Aim이 추적한 실험은 .aim 폴더에 저장됩니다. Space의 Aim UI로 로그를 표시하려면 .aim 폴더를 tar.gz 파일로 압축해 git 또는 Space의 Files and Versions 섹션을 통해 Space에 업로드해야 합니다.
다음 bash 명령을 사용하세요:
tar -czvf aim_repo.tar.gz .aim
그게 전부입니다! 이제 Space의 App 섹션을 열면 Aim UI에 로그가 표시됩니다. 기대되는 화면:
Aim의 Pythonic 검색으로 실행을 필터링하세요. 추적한 모든 것(메트릭, 하이퍼파라미터 등)에 대해 pythonic 쿼리를 작성할 수 있어요. HF Hub Spaces에서 예시를 확인해 보세요.
[!TIP] 로그가 TensorBoard 포맷이라면 한 명령으로 Aim으로 쉽게 변환하고, 사용 가능한 고급·고성능 훈련 실행 비교 기능을 활용할 수 있어요.
HF Spaces에서 더 보기 (More on HF Spaces)
피드백과 지원 (Feedback and Support)
개선 제안이나 지원이 필요하면 Aim GitHub repo에 issue를 열어 주세요. Aim 커뮤니티 Discord도 커뮤니티 논의에 사용할 수 있어요.
더 알아보기 (Learn more)
Aim으로 실험을 추적한 뒤 .aim 폴더를 tar.gz로 압축해 Space에 올리면 Hub에서 바로 Aim UI로 비교할 수 있어요. TensorBoard 로그도 한 명령으로 변환 가능합니다. Docker Space 전반과 예시는 HF Docker Spaces 문서를 참고하세요.