Brioche · En service
La même recette donne la même brioche.
Brioche entraîne des modèles d'apprentissage profond sous PyTorch. Un essai relancé avec les mêmes réglages donne le même résultat, et une coupure ne fait rien perdre.
Ce qu’elle fait
Brioche s’adapte à votre modèle.
Elle ne dépend d’aucun modèle en particulier : une tâche se déclare une fois, puis Brioche mène l’entraînement.
01
Reprise au pas près
Après une coupure, l'entraînement repart au pas où il s'était arrêté, et Brioche vérifie qu'il s'agit bien du même essai.
02
Des réglages vérifiés
Les réglages s'écrivent en TOML, s'héritent d'un essai à l'autre et se surchargent à la volée. Une faute de frappe est refusée avant le départ.
03
Piloté à distance
Depuis un portable, on envoie un essai sur la machine de calcul, on le suit en direct et on met les suivants en file.
04
Les essais comparés
Statistiques à chaque pas, meilleur état gardé, rapports et comparaisons en Markdown, JSON et SVG.
Le principe
Chaque résultat se refait à l’identique.
En recherche, un chiffre qui ne se reproduit pas ne vaut rien. Brioche fixe tout ce qui influe sur un essai et garde la trace de chaque run.
- Registre de tous les essais
- Balayages de réglages en file d’attente
- Sauvegardes en tâche de fond
Questions
Ce qu’on nous demande le plus.
Brioche fonctionne-t-elle avec mon modèle ?
Oui, si votre modèle est écrit avec PyTorch. Brioche ne connaît aucun modèle : vous déclarez la tâche, elle mène l’entraînement.
Que se passe-t-il si la machine s’arrête ?
L'entraînement repart au pas exact où il s'était arrêté, avec les mêmes données dans le même ordre.
Sur quel matériel tourne-t-elle ?
Sur une machine équipée d’une carte graphique compatible CUDA, pilotée depuis un autre ordinateur.
Brioche sert nos Labs au quotidien.
Elle entraîne notre modèle du monde et servira à nos modèles de langage. Si elle vous intéresse pour vos propres entraînements, écrivez-nous.
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