Ludwig

路德維希是一個低代碼框架，可高效地建置客製化 AI 模型，如 LLM 和其他深度神經網路。它以可擴展性和效能為目標，具備如批次容量選擇及分散式訓練等功能。路德維希透過宣告式設定檔輕鬆建置可提供專家級控制的各個功能，可透過單純的參數更改，讓模組化和可擴展的本質讓您使用不同模組組件進行實驗。

主要功能：

• YAML 設定檔：使用簡易的設定檔，輕鬆訓練最先進的模組。
• 針對規模和效能進行最佳化：透過批次容量選擇、分散式訓練，以及參數高效微調，達成更快的訓練速度。
• 專家級控制：自定義模組，至啟動功能，並利用超參數最佳化和豐富的指標視覺化。
• 模組化及可擴展性：只需最少的代碼更改，即可輕鬆嘗試模組架構、任務、功能及方式。
• 可進行生產：預建的 Docker 儲存器、對 Kubernetes 的 Ray 支援、可輸出至多種不同資料的模組，以及 HuggingFace 整合簡化了部署。

使用案例：

• 輕鬆建置客製化的 LLM，使其能夠理解指令、撰寫文字，並且執行各項語言任務。
• 建置神經網路進行情緒分析，精準判斷文字資料的情緒。
• 研發影像分類模組，用以辨識和分類影像中的物件。

結論：

路德維希讓資料及研究人員能夠專注於最高層次的模組建置，並處理機器學習的複雜性。它易於使用、具備彈性，並針對規模和效能進行最佳化，是建置各個領域客製化 AI 模型的理想選擇。