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#52 in 机器学习

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bigml-parallel: 并行运行 WhizzML 脚本的 CLI 工具

这是一个使用 WhizzML 脚本并行处理 BigML 资源(通常是源或数据集)的工具。它仍然有些实验性质。要安装,请从 发布页面 下载二进制文件。

此工具将输出结果 BigML 执行对象作为 JSON 结构,每行一个,无特定顺序。它同时运行多达 --max-tasks 个 BigML 执行。

Execute WhizzML script in parallel over one or more BigML resources

USAGE:
    bigml-parallel [OPTIONS] --script <script>

FLAGS:
    -h, --help       Prints help information
    -V, --version    Prints version information

OPTIONS:
    -i, --input <inputs>...
            Extra inputs to our WhizzML script, specified as
            "name=value". These will be parsed as JSON if possible,
            or treated as strings otherwise
    -J, --max-tasks <max-tasks>
            How many BigML tasks should we use at a time? [default:
            2]
    -n, --name <name>
            The name to use for our execution objects
    -o, --output <outputs>...
            Expected outputs to our WhizzML script, specified as
            "name"
    -R, --resource-input-name <resource-input-name>
            The input name used to pass the dataset [default:
            resource]
    -r, --resource <resources>...
            The resource IDs to process. (Alternatively, pipe
            resource IDs on standard input, one per line.)
        --retry-count <retry-count>
            How many times should we retry a failed execution
            matching --retry-on? [default: 0]
        --retry-on <retry-on>
            A regular expression specifying which WhizzML script
            errors should be retried
    -s, --script <script>
            The WhizzML script ID to run
        --tag <tags>...
            Apply a tag to the BigML resources we create

维护状态

该项目已被移至“冷炉上”。影响 Faraday 的问题仍将得到解决。对于其他任何事情都没有保证。如果您想从 Rust 中大量使用 BigML,请与作者联系。

依赖项

~16–32MB
~520K SLoC