Comet.ml with PyTorch
室屋さんが優勝し、Matt Hallが初の総合優勝をして15年の歴史を閉じたRedBull AirRaceを見てきた。 腕を焦がしながら撮影した写真のRaw現像が全然終わる気配がしないので、気分転換に久々に記事を書こうと思う。
今回のお題は Comet.ml www.comet.ml
Comet.ml
自分の所属している研究室は一応機械学習を専門にしていることもあり 自分の趣味ついでに様々な開発環境・実験管理サービス等々を色々手を出して遊んでみたりしている。
今まで、TensorBoard や Visdom をいじったり、 MLflow も触ったりもした。
ただ、自分の開発環境として、
- 手元のMacBook Proでモデルを実装
- GCPなどのクラウドサービス or 研究室のGCPマシンにコードを転送・学習・評価
- パラメータを変更して処理を繰り返す
が基本でクラウドで回しながら研究室でも回したりと様々な環境で同時並行で行うことが結構あるため、 ログの管理が面倒くさかったりする。そこで、見つけたのが Comet.ml で非常に良いサービスだったので紹介しようと思う。
Pricing
機械学習界隈のGitHubを目指すサービスで、一昔前のGitHubのように 無料版だと プライベートなプロジェクトを作れず、様々な制約がある。 そして、有料版が半端なく高い。 (一人につき$39/月 〜)
大口顧客(?)には CERN*1 や Google がいる。
ただ、学生や研究者であれば$179/月のサービスを無料で使うことが出来る!!
という事で、この優しさを全身に受けながら布教をしていきたいと思う。
Comet.ml + PyTorch
Comet.mlでは TFやKeras, PyTorchにChainer、MXNetにScikit-Learn などなど有名どころに対応していると言っている。
ここでは、公式ページにある PyTorchのサンプルコードをベースにした自作の Trainer
クラスをアップする。
www.comet.ml
Code
次回からはこのコードの説明をしつつ実際に動かしていこうと思う。
厚木からNFがいなくなり、エアレース が終了し、俺の爆音浴は何処ですればいいんだ...