陪你走到下一步
神经程序、模型集成、原生后端、训练、状态、资产与任务交付的开发指南。
python -m pip install "arti-fit==3.3.0"
01 / START HERE
先用本地程序理解接口，再连接应用自己掌握的模型与目标。
在 CPU 上加载保存的程序，回答材料，再换成自己的问题。无需训练或 GPU。
在宿主张量边界配置程序，选择参与学习的参数。
组合类型化运算，连接命名资源、路由与状态。
02 / REFERENCE INDEX
加载现成的中英文程序，回答一小段材料，再换成自己的问题。无需训练或 GPU；首次模型下载约 1.2 GB。
在合适的张量边界加入配置好的程序，同时保留应用目标与输入语义。
显式表达计算，再决定参数和演进状态分别由谁拥有。
选择文档限定的执行路径，保留原生框架语义。
让应用经过准备、可恢复运行、结果提交，最终形成可移交的交付物。
保留输入身份、受支持模型状态，以及使用方真正需要的文件。
定义一次原生任务，把数据、参数归属与标量目标接入共享训练会话。
检查完整检查点，保持原始训练目标，在新的尝试目录中继续。
保留原始请求身份、结构化结果与命名二进制文件，沿持久结果日志继续未完成工作。
分别记录参考可用性、测量指标、总体覆盖与验收策略，无需重跑模型即可评价已提交结果。
向兼容使用方移交选定代码、张量状态与资源，区分可执行任务与已完成结果归档。
按需要完成的操作查找契约，每节链接到指南使用的精确公开源码。
区分文档契约、观察到的执行，以及经过认定的任务结果。