インストール

MLdebuggerのPython SDKは、Pythonコード上で構築・学習したモデルに対して内部特徴量およびメタデータを収集して評価・デバッグを行うためのフレームワークです。

動作環境

Python 3.6について

Python 3.6はサポートされていません。コア依存パッケージ（cryptography, SQLAlchemy 2.x, pandas 1.3+）がPython 3.7以上を必要とします。

前提条件

本SDKは、PyTorchまたはTensorFlowで実装されたモデルの推論機能が利用可能であることを前提としています。いずれかのMLフレームワークがインストールされており、モデルを実行可能なPython環境で以下のコマンドを実行してください。

Dropbox共有リンクを使用して直接インストールします。

pip install "https://dl.dropboxusercontent.com/s/hw78mfecqq3qyy8630d15/ml_debugger-0.3.3-py3-none-any.whl?rlkey=00o6520zstd9syaosw2rxypz9"

インストールURL

インストールURLは変更される場合があります。最新のURLはAdansonsチームにお問い合わせください。

既存の環境との依存関係の競合を避けたい場合は、--no-depsオプションを使用します。

pip install --no-deps "https://dl.dropboxusercontent.com/s/hw78mfecqq3qyy8630d15/ml_debugger-0.3.3-py3-none-any.whl?rlkey=00o6520zstd9syaosw2rxypz9"

この場合、以下の主要依存パッケージを別途インストールする必要があります：

既存のインストールを最新版にアップデートするには、--upgradeオプションを使用します。

pip install --upgrade "https://dl.dropboxusercontent.com/s/hw78mfecqq3qyy8630d15/ml_debugger-0.3.3-py3-none-any.whl?rlkey=00o6520zstd9syaosw2rxypz9"

インストールが正常に完了したことを確認するには、以下のコマンドを実行します。

python -c "from importlib.metadata import version; print(version('ml-debugger'))"

エラーなく実行され、バージョン番号が表示されれば成功です。

0.3.3

インストールが完了したら、Getting Startedに進んでSDKの基本的な使い方を学びましょう。