Rerun
Visão geral de Rerun
O que é Rerun?
Rerun é uma pilha de dados de código aberto projetada para IA física, fornecendo manipulação e visualização de logs multimodais. Ele oferece infraestrutura gerenciada para ingerir, armazenar, analisar e transmitir dados em escala com depuração visual integrada, tornando-o rápido, flexível e fácil de usar.
Características principais:
- Código aberto: Com dupla licença sob MIT e Apache 2.
- Visualização multimodal: Suporta vários tipos de dados, incluindo 3D, imagens e séries temporais.
- Fácil de usar: Instalação simples e código mínimo necessário para começar.
- Incorporável: O visualizador é executado nativamente, na web e pode ser incorporado em notebooks e aplicativos da web.
Como usar Rerun?
Instalação:
pip install rerun-sdkGuia de início rápido (Python):
import rerun as rr rr.init("my_data_generating_application") rr.connect() # Conectar a um visualizador remoto ... rr.log("points", rr.Points3D(positions)) rr.log("camera", rr.Transform3D(pos, rot)) rr.log("camera/image", rr.Pinhole(intrinsics)) rr.log("camera/image", rr.Image(tensor)) rr.log("reprojection_error", rr.Scalar(err))
Por que Rerun é importante?
Rerun simplifica o mecanismo de dados para IA física, permitindo que os usuários:
- Execute e grave dados para análise e treinamento.
- Entenda o comportamento e identifique problemas com o visualizador Rerun.
- Visualize o treinamento e a avaliação, depure protótipos e extraia amostras de treinamento alinhadas no tempo de logs confusos.
Onde posso usar Rerun?
Rerun pode ser usado em várias aplicações, incluindo:
- Robótica
- Veículos autônomos
- Visão computacional
- Pesquisa e desenvolvimento de IA
Melhor maneira de começar com Rerun?
- Experimente a demonstração do navegador: Explore os recursos sem instalação.
- Leia a documentação: Entenda as capacidades e o uso.
- Junte-se à comunidade: Interaja com outros usuários no GitHub e Discord.
Melhores ferramentas alternativas para "Rerun"
A estrutura de IA de código aberto MindSpore da Huawei. Diferenciação automática e paralelização, um treinamento, implantação multi-cenário. Estrutura de treinamento e inferência de aprendizado profundo que oferece suporte a todos os cenários da nuvem do lado do terminal, usada principalmente em visão computacional, processamento de linguagem natural e outros campos de IA, para cientistas de dados, engenheiros de algoritmos e outras pessoas.
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