自动化机器学习框架 NexusCore 1.0 稳定版核心功能与快速开始

NexusCore 1.0 稳定版文档

概述

NexusCore 是一个全面的自动化机器学习框架，专为构建、训练、部署和维护高性能机器学习模型而设计。1.0 稳定版提供了以下核心功能：

• 自动化模型训练：支持分布式训练、联邦学习和持续学习
• 智能模型压缩：自动量化、剪枝和知识蒸馏
• 自修复系统：自动检测异常并恢复训练
• 跨平台部署：支持云、边缘、移动和 Web 部署
• 安全与隐私：同态加密、安全多方计算和差分隐私
• 自动化监控：实时性能监控和模型健康评估

快速开始

安装

pip install nexus-core

基本使用

from nexus_core import NexusCore

# 初始化框架
nexus = NexusCore()

# 加载数据集
dataset = nexus.load_dataset("path/to/dataset")

# 创建模型
model = nexus.create_model("HierarchicalSSMEnhanced", 
                           input_dim=784, 
                           hidden_dims=[512, 256],
                           output_dim=10)

# 训练模型
trainer = nexus.get_trainer()
trainer.train(model, dataset, epochs=10)

# 部署模型
deployer = nexus.get_deployer()
deployer.deploy(model, "cloud")

# 监控模型
monitor = nexus.get_monitor()
monitor.start_monitoring(model)

核心功能

1. 自动化模型训练

分布式训练

dist_config = {
    "strategy": "ParameterServer",
    "nodes": 4,
    "batch_size": 128
}
trainer = nexus.get_trainer(dist_config)
trainer.train(model, dataset)

联邦学习

fed_config = {
    "clients": 10,
}