DashAISoftware/dashAI

dashAI: an interactive platform for training, evaluating and deploying AI models

dashAI – AIモデルのライフサイクル管理のためのグラフィカルツールボックス

概要

最新のAIモデル（特にGGUF形式のLLM）を視覚的なインターフェースを通じてトレーニング、評価、デプロイできるオープンソースのデスクトップ/Webアプリケーションです。
UIはブラウザで動作しますが、ローカルサーバーから起動するため、すべてのデータはマシン内に保持されます。

主な機能

モデルの取り扱い – llama‑cpp‑python を介したPyTorchモデルおよびLLM（Llama, Mistral, Qwenなど）をサポート
実験管理 – データセット、実行履歴、結果をローカルのSQLiteデータベースに保存（移行はAlembicで管理）
GPUアクセラレーション – CUDA (12.8) または ROCm (6.4) ビルドを選択可能。それ以外はCPUのみで動作
クロスプラットフォーム – Windows 10/11、macOS 14+ (Apple Siliconのみ)、および最新のLinux x64に対応
パッケージングオプション – すぐに使えるインストーラー (AppImage, .exe, .dmg)、PyPIパッケージ、またはDockerイメージ（CPUまたはCUDA）

入手方法

デスクトップインストーラー – 最新のGitHubリリースから適切なファイルをダウンロードして実行してください。Pythonや依存関係は不要です。インストーラーにはPython 3.12、CPU版PyTorch、および llama‑cpp‑python が同梱されています。
PyPI – uv tool install dashai（推奨）または pip install dashai。インストール後、dashai を実行してサーバーを起動できます。
Docker – 提供されている Dockerfile (CPU) または Dockerfile.cuda (CUDA) をビルドし、8000番ポートを公開してコンテナを実行してください。

典型的なワークフロー

# start the app (installed via pip/uv or from source)
$ dashai               # or: python -m DashAI
# open a browser to http://localhost:8000

UIを使用してデータセットをアップロードし（付属の DashAI_Datasets リポジトリを参照）、トレーニングパラメータを設定し、実験を開始してメトリクスを監視します。
結果は --local‑path で指定したディレクトリ（デフォルトは ~/.DashAI）に保存されます。

インストールの注意点

CPUのみ：同梱のインストーラーには互換性のあるPyTorchホイールが含まれています。より軽量なpipインストールを行う場合は、cpu インデックスからPyTorchを再インストールしてください。
GPU：ベースパッケージをインストールした後、CUDAまたはROCmインデックスからPyTorchを再インストールし、適切なCMakeフラグ（-DGGML_CUDA=on または -DGGML_HIP=on）を使用して llama‑cpp‑python をコンパイルしてください。最新のコンパイラ、CUDA Toolkit (≥12.8) または ROCm SDK、および対応するドライバーが必要です。
Apple Silicon：インストーラーはARM macOSで動作します。pipインストールはIntelとApple Siliconの両方で動作しますが、同梱のバイナリはx86上でAVX2を必要とします。

開発

フロントエンド (React/Yarn) は DashAI/front にあります。yarn install を実行してから yarn start でホットリロードが可能です。
バックエンド (Python) は依存関係管理に uv を使用します。uv sync で開発用エクストラ（cpu, cuda）を含む仮想環境が設定されます。サーバーの実行は uv run dashai または uv run python -m DashAI を使用してください。
データベーススキーマの移行はAlembicによって管理され、起動時に自動的に実行されます。
テストは pytest で記述されており、DashAI/back から実行可能です。

開発チーム

dashAIを選ぶ理由

上記のすべての情報は、プロジェクトのREADMEから直接引用しています。