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Accelerated deep learning R&D

What it solves

Catalyst は PyTorch のトレーニングループに伴う繰り返しのボイラープレートコードを排除するために設計されています。研究者や開発者は、最小限のコードでメトリクス、早期停止、モデルチェックポイントなどを含むフル機能のディープラーニングパイプラインを実装でき、インフラストラクチャではなく実験に集中できます。

How it works

PyTorch 上に構築されたハイレベルなフレームワークを提供し、トレーニングプロセスを抽象化します。ユーザーは標準タスクに SupervisedRunner を使用したり、CustomRunner を作成して特定のバッチ処理やモデル推論ステップを定義したりできます。フレームワークはメトリクス（accuracy、precision、recall など）を追跡するコールバックを統合し、量子化、プルーニング、ONNX エクスポートといったモデル後処理ユーティリティも提供します。

Who it’s for

PyTorch モデルのトレーニング、評価、予測を行う際に、再現性が高く再利用可能なコードベースで R&D サイクルを加速したい深層学習研究者や開発者向けです。

Highlights

  • Boilerplate Reduction: 手動の for ループを構造化された train メソッドで置き換えます。
  • Integrated Metrics: Accuracy、F1-score、AUC などの一般的なメトリクス用の組み込みコールバック。
  • Model Optimization: モデルのトレース、量子化、プルーニング、ONNX へのエクスポートを支援するユーティリティ。
  • Flexible Architecture: 高レベルの supervised runner と、複雑なロジック向けに完全にカスタマイズ可能な runner の両方をサポート。