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| 開発者 | Grigori FursinとcTuning 財団 |
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| 初回リリース | 2015年 |
| 安定版リリース | 2.6.3（新しいCollective Mindフレームワーク[1]では廃止）/ 2022年11月30日 |
| 書かれた | パイソン |
| オペレーティング·システム | Linux、Mac OS X、Microsoft Windows、Android |
| タイプ | ナレッジマネジメント、FAIR データ、MLOps、データ管理、成果物評価、パッケージ管理システム、科学的ワークフローシステム、DevOps、継続的インテグレーション、再現性 |
| ライセンス | バージョン 2.0 のApache ライセンスとバージョン 1.0 のBSD ライセンス3 条項 |
| Webサイト | github.com/ctuning/ck、cknow.io |
Collective Knowledge ( CK )プロジェクトは、複雑な計算システムの共同研究、再現性、持続的な研究開発を可能にするオープンソースの フレームワークとリポジトリです。 [2] CKは、研究者や実務家を支援する、小型でポータブル、カスタマイズ可能な分散型インフラストラクチャです。
- コード、データ、モデルを再利用可能なPythonコンポーネントや自動化アクションとして共有する[3]統一されたJSON API、JSONメタ情報、FAIR原則に基づくUID [2]
- 共有コンポーネントからポータブルなワークフローを組み立てる（多目的自動チューニングや設計空間探索など[4]）
- 複雑な計算システムのベンチマークを自動化、クラウドソーシング、再現する[5]
- 予測分析を統合する( scikit-learn、R、DNN)
- 再現可能でインタラクティブな論文を可能にする[6]
注目すべき使用例
- ARMはCKを使用してコンピュータエンジニアリングを加速する[7]
- いくつかのACM主催のカンファレンスでは、アーティファクト評価プロセスを自動化するためにCKを使用しています[8] [9]
- インペリアル・カレッジ（ロンドン）は、コンパイラのバグ検出を自動化し、クラウドソース化するためにCKを使用しています [10]
- ケンブリッジ大学の研究者は、コード生成と最適化に関する国際シンポジウム（CGO'17）での成果物をアーティファクト評価中に再現するためにCKを使用しました[11]
- ゼネラルモーターズ（米国）は、畳み込みニューラルネットワークの最適化のクラウドベンチマークにCKを使用しています[12] [13]
- Raspberry Pi FoundationとcTuning Foundationは、多目的自動チューニングと機械学習技術の共同研究を可能にするために、再現可能な「ライブ」ペーパーを備えたCKワークフローをリリースしました[4]
- IBMはCKを使って自然界の量子結果を再現している[14]
- CKはMLPerfベンチマークを自動化するために使用される[15] [16]
ポータブルワークフローのためのポータブルパッケージマネージャー
CKには、 Pythonスクリプト、JSON API、JSONメタ記述を備えた統合クロスプラットフォームパッケージマネージャーがあり、特定の研究ワークフローを実行するために必要なソフトウェア環境をユーザーマシン上で自動的に再構築します。[17]
実験の再現性
CKは、 Wikipediaや物理学と同様に、コミュニティの関与を通じて実験結果の再現性を可能にします。すべてのコンポーネントを含む新しいワークフローがGitHub経由で共有されるたびに、誰でも別のマシン、異なる環境、わずかに異なる選択肢（コンパイラ、ライブラリ、データセット）でそれを試すことができます。予期しない動作や間違った動作に遭遇するたびに、コミュニティがそれを説明し、コンポーネントを修正して、説明されているようにそれらを共有します。[4]
参考文献
- ^ PYPI の CK パッケージ
- ^ ab Fursin, Grigori (2021年3月29日). Collective Knowledge: organizing research projects as a database of reusable components and portable workflows with common APIs . Philosophical Transactions of the Royal Society . arXiv : 2011.01149 . doi :10.1098/rsta.2020.0211.
- ^ 一般的な研究タスクを自動化するための再利用可能な CK コンポーネントとアクション
- ^ abc 多目的オートチューニングと機械学習技術の共同研究を可能にする再現可能な実験を含むライブペーパー
- ^ 再現結果のオンラインリポジトリ
- ^ 転載論文索引
- ^ Ed Plowman、Grigori Fursin、ARM TechCon'16 プレゼンテーション「ワークロードを把握する: より効率的なシステムを設計する!」
- ^ システムと機械学習カンファレンスのための成果物評価
- ^ ACM TechTalk 150 件の研究論文を再現し、現実世界でテストする
- ^ EU TETRACOM プロジェクト、CK と CLSmith を統合(PDF)、オリジナル(PDF)から 2017-03-05 にアーカイブ、2016-09-15 に取得
- ^ 「間接メモリアクセスのソフトウェアプリフェッチ」のアーティファクト評価再現、CGO 2017、CK を使用、2022 年 10 月 16 日
- ^ CK 搭載 Caffe の GitHub 開発ウェブサイト、2022 年 10 月 11 日
- ^ オープンソースの Android アプリケーションで、コミュニティがさまざまな DNN ライブラリとモデルの共同ベンチマークと最適化に参加できるようにします。
- ^ 自然界の量子結果を再現する – それはどれほど難しいことでしょうか?
- ^ MLPerf クラウドベンチマーク
- ^ MLPerf 推論ベンチマーク自動化ガイド、2022 年 10 月 17 日
- ^ 共有CKパッケージのリスト
外部リンク
- 開発地: [1]
- ドキュメント: [2]
- クラウドソーシングによる実験の公開リポジトリ: [3]
- 適応型自己チューニングコンピューティングシステムに関する国際ワークショップ（ADAPT）は、CKを使用してReddit経由で出版物や成果物の公開レビューを可能にしています。[4]