NNI (Neural Network Intelligence) 是一个轻量但强大的工具包,帮助用户自动的进行 特征工程神经网络架构搜索超参调优以及模型压缩

NNI 管理自动机器学习 (AutoML) 的 Experiment, 调度运行 由调优算法生成的 Trial 任务来找到最好的神经网络架构和/或超参,支持 各种训练环境,如 本机, 远程服务器, OpenPAI, Kubeflow, 基于 K8S 的 FrameworkController(如,AKS 等), DLWorkspace (又称 DLTS), AML (Azure Machine Learning) 以及其它云服务。

使用场景

  • 想要在自己的代码、模型中试验不同的自动机器学习算法
  • 想要在不同的环境中加速运行自动机器学习。
  • 想要更容易实现或试验新的自动机器学习算法的研究员或数据科学家,包括:超参调优算法,神经网络搜索算法以及模型压缩算法。
  • 在机器学习平台中支持自动机器学习

NNI 功能一览

NNI 提供命令行工具以及友好的 WebUI 来管理训练的 Experiment。 通过可扩展的 API,可定制自动机器学习算法和训练平台。 为了方便新用户,NNI 内置了最新的自动机器学习算法,并为流行的训练平台提供了开箱即用的支持。

下表中,包含了 NNI 的功能,同时在不断地增添新功能,也非常希望您能贡献其中。

框架和库 算法 训练平台
内置
  • 支持的框架
    • PyTorch
    • Keras
    • TensorFlow
    • MXNet
    • Caffe2
    • 更多...
  • 支持的库
超参调优 神经网络架构搜索 模型压缩 特征工程(测试版) 提前终止算法
参考

安装

安装

NNI 支持并在 Ubuntu >= 16.04, macOS >= 10.14.1, 和 Windows 10 >= 1809 通过了测试。 在 python 64-bit >= 3.6 的环境中,只需要运行 pip install 即可完成安装。

Linux 或 macOS
python3 -m pip install --upgrade nni
Windows
python -m pip install --upgrade nni

如果想要尝试最新代码,可通过源代码安装 NNI

Linux 和 macOS 下 NNI 系统需求参考这里,Windows 参考这里

注意:

  • 如果遇到任何权限问题,可添加 --user 在用户目录中安装 NNI。
  • 目前,Windows 上的 NNI 支持本机,远程和 OpenPAI 模式。 强烈推荐使用 Anaconda 或 Miniconda 在 Windows 上安装 NNI
  • 如果遇到如 Segmentation fault 这样的任何错误请参考 常见问题。 Windows 上的常见问题,参考在 Windows 上使用 NNI。 Windows 上的常见问题,参考在 Windows 上使用 NNI

验证安装

以下示例基于 TensorFlow 1.x 构建。 确保运行环境中使用的是 TensorFlow 1.x

  • 通过克隆源代码下载示例。

    git clone -b v2.3 https://github.com/Microsoft/nni.git
  • 运行 MNIST 示例。

    Linux 或 macOS
    nnictl create --config nni/examples/trials/mnist-tfv1/config.yml
    Windows
    nnictl create --config nni\examples\trials\mnist-tfv1\config_windows.yml
  • 在命令行中等待输出 INFO: Successfully started experiment! 此消息表明 Experiment 已成功启动。 通过命令行输出的 Web UI url 来访问 Experiment 的界面。

    INFO: Starting restful server...
    INFO: Successfully started Restful server!
    INFO: Setting local config...
    INFO: Successfully set local config!
    INFO: Starting experiment...
    INFO: Successfully started experiment!
    -----------------------------------------------------------------------
    The experiment id is egchD4qy
    The Web UI urls are: http://223.255.255.1:8080   http://127.0.0.1:8080
    -----------------------------------------------------------------------
    
    You can use these commands to get more information about the experiment
    -----------------------------------------------------------------------
      commands                       description
    1. nnictl experiment show        show the information of experiments
    2. nnictl trial ls               list all of trial jobs
    3. nnictl top                    monitor the status of running experiments
    4. nnictl log stderr             show stderr log content
    5. nnictl log stdout             show stdout log content
    6. nnictl stop                   stop an experiment
    7. nnictl trial kill             kill a trial job by id
    8. nnictl --help                 get help information about nnictl
    -----------------------------------------------------------------------
    
  • 在浏览器中打开 Web UI 地址,可看到下图的 Experiment 详细信息,以及所有的 Trial 任务。 查看这里的更多页面示例。

文档

贡献

本项目欢迎任何贡献和建议。 大多数贡献都需要你同意参与者许可协议(CLA),来声明你有权,并实际上授予我们有权使用你的贡献。 有关详细信息,请访问 https://cla.microsoft.com

当你提交拉取请求时,CLA 机器人会自动检查你是否需要提供 CLA,并修饰这个拉取请求(例如,标签、注释)。 只需要按照机器人提供的说明进行操作即可。 CLA 只需要同意一次,就能应用到所有的代码仓库上。

该项目采用了 Microsoft 开源行为准则 。 有关详细信息,请参阅行为守则常见问题解答或联系 opencode@microsoft.com 咨询问题或评论。

熟悉贡献协议后,即可按照 NNI 开发人员教程,创建第一个 PR =) 了:

其它代码库和参考

经作者许可的一些 NNI 用法示例和相关文档。

    外部代码库

  • 在 NNI 中运行 ENAS
  • https://github.com/microsoft/nni/blob/master/examples/feature_engineering/auto-feature-engineering/README_zh_CN.md
  • 使用 NNI 的 矩阵分解超参调优
  • scikit-nni 使用 NNI 为 scikit-learn 开发的超参搜索。

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