快速开始

ARTI 在 PyPI 上的分发包名为 arti-fit，Python 导入名仍然是 arti。

运行要求

• Python 3.10、3.11 或 3.12
• PyTorch 2.2 或更高版本
• 由你的应用选择合适的 CPU 或 CUDA PyTorch 构建

安装

pip install arti-fit

使用 uv：

uv add arti-fit

ARTI 1.7.0 是 Stable Candidate（稳定候选版）。受支持的 1.x 接口已经冻结并进入兼容性验证，但当前尚未承诺 LTS。UnFold 属于受支持核心；FusionPulse 与可检查 Web 运行仍为 Alpha。

像普通层一样使用

import arti
import torch

layer = arti.nn.Layer(dim=32)
x = torch.randn(4, 16, 32)
mask = torch.ones(4, 16, dtype=torch.bool)

out = layer(x, mask=mask)

assert out.y.shape == (4, 16, 32)
assert out.pooled.shape == (4, 32)
print(out.diagnostics.keys())

对于 [B, D] 输入，ARTI 会把每一行视为单个 token，并在输出时恢复原始秩。

显式启用能力

recall_layer = arti.nn.Layer(dim=32, profile="recall")
multisource = arti.nn.Layer(dim=32, profile="multisource", coord_dim=4)

从与数据实际结构匹配的最小配置开始。