#180 · 主分类: MLOps与评测
knockknock
🚪✊Knock Knock:只需额外两行代码,训练结束时即可收到通知
项目最后更新:06/23/23
GitHub Stars
2.8K
Forks数量
225
贡献者数量
20
许可证
MIT
收录理由
跑深度学习实验的人都有过这种经历:守着终端等好几个小时,结果半夜两点训练悄悄崩了,等到天亮才发现白跑一趟。Knock Knock 用两行装饰器代码包住训练主函数,任务一结束或一报错,通知立刻推到你手上,该睡觉睡觉,该忙别的忙别的,有结果再回来处理。它支持十几种通知渠道,从邮件、Slack 到 Telegram、短信、Discord 和企业微信都有,消息里还会带上函数的返回值。库本身刻意保持轻量,不强制引入任务编排或监控系统,个人研究者和小团队想图个省事,用它比上重型工具方便得多。另外它还提供命令行版本,不只 Python 训练脚本,任何 shell 命令跑完都能提醒你。
相关文章
暂无针对该项目的文章。
如需补充新闻资讯、使用教程、应用测评等内容,欢迎 联系我们推荐选题或投稿。
同类热门项目
unsloth
本地UI,用于运行和训练LLM及扩散模型。支持GGUF、MLX、Qwen3.8、Kimi K3、MiniMax-H3、Gemma 4、FLUX等。
LlamaFactory
统一高效微调100+大语言模型与视觉语言模型(ACL 2024)
airflow
Apache Airflow - 一个以编程方式编写、调度和监控工作流的平台
langfuse
🪢 开源AI工程平台:LLM评估、可观测性、指标、提示管理、游乐场、数据集。与OpenTelemetry、LangChain、OpenAI SDK、LiteLLM等集成。🍊YC W23
netron
神经网络、深度学习和机器学习模型的可视化工具