Search Results

Установка ПО на работа для подключения к платформе Установка библиотек pip install artex-robot если при запуске потребуются доп зависимости, их необходимо доустановить вручную 2. Развертывание ПО from artex_robot import Robot robot = Robot({"type":...

Документация MLumina MLumina — библиотека Python (src/mlumina) с набором независимых друг от друга инструментов для ML-экспериментов на самостоятельно развёрнутом Ray-кластере с трекингом в MLflow. Это не единый AutoML-пайплайн с общим API — каждый подпакет ре...

Начало работы Установка Из приватного GitLab (требуется personal access token с правом read_repository): pip install "git+https://<username>:<token>@gitlab.mephi-ai.ru/framework/mlumina.git" Для разработки — клонировать репозиторий и установить в editable-реж...

mlumina.xgboost Самый зрелый и наиболее близкий к документации модуль. Обучение и подбор гиперпараметров XGBoost, локально и через xgboost_ray, с опциональным логированием в MLflow. Файлы: src/mlumina/xgboost/{load_dataset,train_xgboost,tune_xgboost}.py. Публи...

mlumina.image_models Обёртка YoloImageModel над ultralytics.YOLO (src/mlumina/image_models/YoloImageModel.py). Даёт единый интерфейс для инференса, обучения, распределённого (Ray) обучения/инференса и подбора гиперпараметров через Optuna. Конструктор from ultr...

mlumina.torch_models TorchModelWrapper (src/mlumina/torch_models/torchModelWrapper.py) — тонкая обёртка над произвольным torch.nn.Module с единым интерфейсом обучения/инференса, плюс примитивный полный перебор архитектур для табличных данных. Обучение и инфере...

mlumina.interpolation_tables Пакет объединяет две независимые темы под одним именем (совпадение по расположению в дереве кода, не по смыслу): TableInterpolator — 2D-интерполяция табличных данных. models_evaluation.py — общие утилиты сравнения/подбора sklearn-...

mlumina.components_wear Симуляция износа и отказов графа взаимозависимых компонентов (по докстрингам и примерам — модель ориентирована на автомобильные узлы, но структура графа предметно-независима). Два класса: ComponentsGraph (описание графа и симуляции для ...

mlumina.ray_wrapper Библиотека готовых пайплайнов Ray Train/Tune ("cookbook") + набор датасет-хелперов. В отличие от остальных пакетов, здесь не одна обёртка, а набор функций train_<model>/tune_<model> под конкретные типы моделей: lin_reg, svm, fcnn, cnn (CIFA...

mlumina.scheduler Отдельный FastAPI-сервис — приоритетная очередь задач поверх Ray Jobs API. Не заменяет ray.tune/ray.train — решает, когда и в каком порядке отправлять уже готовые job-скрипты в Ray-кластер, с учётом заявленных ресурсов и приоритета. В Docker-...

Развёртывание Локальный стек (Ray + MLflow + MinIO + MySQL + scheduler) Корневой ../docker-compose.yml поднимает весь стек одной командой, без обращения к какому-либо Docker registry — все свои образы (head, worker, scheduler, mlflow-server) собираются локальн...

Известные проблемы и расхождения с документацией Список вещей, которые не работают как задокументировано в других местах репозитория (корневой README.md, make_docs/), или которые могут удивить при первом использовании. Составлен по фактическому чтению кода на ...

Обзор примеров В репозитории MLumina есть два независимых дерева примеров: examples/ — самостоятельные скрипты, демонстрирующие каждый пакет фреймворка (xgboost, image_models, torch_models, interpolation_tables, components_wear), плюс пара скриптов для провер...

XGBoost Example Файл: examples/xgboost/example.py. Самый полный и надёжный пример в репозитории — единственный, где корневой README и код полностью совпадают. ✅ Проверено на локальном Docker-стеке: и run_example(), и run_example_ray() отрабатывают до конца, ф...

Image Models Example Файлы: examples/image_models/train.py и predict.py. Демонстрируют YoloImageModel на подвыборке COCO (4 изображения, examples/image_models/data/). ✅ Проверено на локальном Docker-стеке: оба скрипта отрабатывают до конца (train.py дообучает...

Torch Models Example Файлы: examples/torch_models/train.py и predict.py. ✅ Проверено на локальном Docker-стеке: оба скрипта отрабатывают до конца. Недостающие данные (см. ниже) добавлены в репозиторий. Исправлено: недостающий файл данных Оба скрипта читают e...

Interpolation Tables Examples Файлы: examples/interpolation_tables/interpolation_table.py, models_evaluation.py, models_evaluation_ray.py. ✅ Проверено на локальном Docker-стеке: все три скрипта отрабатывают до конца. Недостающие данные и ошибка выбора метрики...