<p align="center">
<img src="https://microsoft.github.io/nni/docs/img/nni_logo.png" width="300"/>
</p>

* * *

[![MIT 许可证](https://img.shields.io/badge/license-MIT-brightgreen.svg)](https://github.com/Microsoft/nni/blob/master/LICENSE) [![生成状态](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_apis/build/status/Microsoft.nni)](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_build/latest?definitionId=6) [![问题](https://img.shields.io/github/issues-raw/Microsoft/nni.svg)](https://github.com/Microsoft/nni/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen) [![Bug](https://img.shields.io/github/issues/Microsoft/nni/bug.svg)](https://github.com/Microsoft/nni/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+label%3Abug) [![拉取请求](https://img.shields.io/github/issues-pr-raw/Microsoft/nni.svg)](https://github.com/Microsoft/nni/pulls?q=is%3Apr+is%3Aopen) [![版本](https://img.shields.io/github/release/Microsoft/nni.svg)](https://github.com/Microsoft/nni/releases) [![进入 https://gitter.im/Microsoft/nni 聊天室提问](https://badges.gitter.im/Microsoft/nni.svg)](https://gitter.im/Microsoft/nni?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign=pr-badge&utm_content=badge)

[English](../README.md)

NNI (Neural Network Intelligence) 是自动机器学习（AutoML）的工具包。 它通过多种调优的算法来搜索最好的神经网络结构和（或）超参，并支持单机、本地多机、云等不同的运行环境。

### **NNI [v0.5.1](https://github.com/Microsoft/nni/releases) 已发布！**

<p align="center">
  <a href="#nni-v05-has-been-released"><img src="https://microsoft.github.io/nni/docs/img/overview.svg" /></a>
</p>

<table>
  <tbody>
    <tr align="center" valign="bottom">
      <td>
        <b>支持的框架</b>
        <img src="https://user-images.githubusercontent.com/44491713/51381727-e3d0f780-1b4f-11e9-96ab-d26b9198ba65.png"/>
      </td>
      <td>
        <b>调优算法</b>
        <img src="https://user-images.githubusercontent.com/44491713/51381727-e3d0f780-1b4f-11e9-96ab-d26b9198ba65.png"/>
      </td>
      <td>
        <b>训练服务</b>
        <img src="https://user-images.githubusercontent.com/44491713/51381727-e3d0f780-1b4f-11e9-96ab-d26b9198ba65.png"/>
      </td>
    </tr>
    <tr/>
    <tr valign="top">
      <td>
        <ul>
          <li>PyTorch</li>
          <li>TensorFlow</li>
          <li>Keras</li>
          <li>MXNet</li>
          <li>Caffe2</li>
          <li>CNTK (Python 语言)</li>
          <li>Chainer</li>
          <li>Theano</li>
        </ul>
      </td>
      <td>
        <a href="docs/Builtin_Tuner.md">Tuner（调参器）</a>
        <ul>
          <li><a href="docs/Builtin_Tuner.md#TPE">TPE</a></li>
          <li><a href="docs/Builtin_Tuner.md#Random">Random Search（随机搜索）</a></li>
          <li><a href="docs/Builtin_Tuner.md#Anneal">Anneal（退火算法）</a></li>
          <li><a href="docs/Builtin_Tuner.md#Evolution">Naive Evolution（进化算法）</a></li>
          <li><a href="docs/Builtin_Tuner.md#SMAC">SMAC</a></li>
          <li><a href="docs/Builtin_Tuner.md#Batch">Batch（批处理）</a></li>
          <li><a href="docs/Builtin_Tuner.md#Grid">Grid Search（遍历搜索）</a></li>
          <li><a href="docs/Builtin_Tuner.md#Hyperband">Hyperband</a></li>
          <li><a href="docs/Builtin_Tuner.md#NetworkMorphism">Network Morphism</a></li>
          <li><a href="examples/tuners/enas_nni/README.md">ENAS</a></li>
          <li><a href="docs/Builtin_Tuner.md#NetworkMorphism#MetisTuner">Metis Tuner</a></li>
        </ul> 
          <a href="docs/Builtin_Tuner.md#assessor">Assessor（评估器）</a> 
        <ul>
          <li><a href="docs/Builtin_Tuner.md#Medianstop">Median Stop</a></li>
          <li><a href="docs/Builtin_Tuner.md#Curvefitting">Curve Fitting</a></li>
        </ul>
      </td>
      <td>
      <ul>
        <li><a href="docs/tutorial_1_CR_exp_local_api.md">本地计算机</a></li>
        <li><a href="docs/RemoteMachineMode.md">远程计算机</a></li>
        <li><a href="docs/PAIMode.md">OpenPAI</a></li>
        <li><a href="docs/KubeflowMode.md">Kubeflow</a></li>
        <li><a href="docs/FrameworkControllerMode.md">基于 Kubernetes（AKS 等等）的 FrameworkController</a></li>
      </ul>
      </td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

## **使用场景**

* 在本地 Trial 不同的自动机器学习算法来训练模型。
* 在分布式环境中加速自动机器学习（如：远程 GPU 工作站和云服务器）。
* 定制自动机器学习算法，或比较不同的自动机器学习算法。
* 在自己的机器学习平台中支持自动机器学习。

## 相关项目

以开发和先进技术为目标，[Microsoft Research (MSR)](https://www.microsoft.com/en-us/research/group/systems-research-group-asia/) 发布了一些开源项目。

* [OpenPAI](https://github.com/Microsoft/pai)：作为开源平台，提供了完整的 AI 模型训练和资源管理能力，能轻松扩展，并支持各种规模的私有部署、云和混合环境。
* [FrameworkController](https://github.com/Microsoft/frameworkcontroller)：开源的通用 Kubernetes Pod 控制器，通过单个控制器来编排 Kubernetes 上所有类型的应用。
* [MMdnn](https://github.com/Microsoft/MMdnn)：一个完成、跨框架的解决方案，能够转换、可视化、诊断深度神经网络模型。 MMdnn 中的 "MM" 表示model management（模型管理），而 "dnn" 是 deep neural network（深度神经网络）的缩写。 我们鼓励研究人员和学生利用这些项目来加速 AI 开发和研究。

## **安装和验证**

**通过 pip 命令安装**

* 当前支持 Linux 和 MacOS。测试并支持的版本包括：Ubuntu 16.04 及更高版本，MacOS 10.14.1。 在 `python >= 3.5` 的环境中，只需要运行 `pip install` 即可完成安装。 

```bash
    python3 -m pip install --upgrade nni
```

注意：

* 如果需要将 NNI 安装到自己的 home 目录中，可使用 `--user`，这样也不需要任何特殊权限。
* 如果遇到如`Segmentation fault` 这样的任何错误请参考[常见问题](docs/FAQ.md)。

**通过源代码安装**

* 当前支持 Linux（Ubuntu 16.04 及更高版本） 和 MacOS（10.14.1）。 
* 在 `python >= 3.5` 的环境中运行命令： `git` 和 `wget`，确保安装了这两个组件。

```bash
    git clone -b v0.5.1 https://github.com/Microsoft/nni.git
    cd nni  
    source install.sh   
```

参考[安装 NNI](docs/Installation.md) 了解系统需求。

**验证安装**

以下示例 Experiment 依赖于 TensorFlow 。 在运行前确保安装了 **TensorFlow**。

* 通过克隆源代码下载示例。 

```bash
    git clone -b v0.5.1 https://github.com/Microsoft/nni.git
```

* 运行 mnist 示例。

```bash
    nnictl create --config nni/examples/trials/mnist/config.yml
```

* 在命令行中等待输出 `INFO: Successfully started experiment!`。 此消息表明 Experiment 已成功启动。 通过命令行输出的 `Web UI url` 来访问 Experiment 的界面。

    ```
    INFO: Starting restful server...
    INFO: Successfully started Restful server!
    INFO: Setting local config...
    INFO: Successfully set local config!
    INFO: Starting experiment...
    INFO: Successfully started experiment!
    -----------------------------------------------------------------------
    The experiment id is egchD4qy
    The Web UI urls are: http://223.255.255.1:8080   http://127.0.0.1:8080
    -----------------------------------------------------------------------
    
    You can use these commands to get more information about the experiment
    -----------------------------------------------------------------------
             commands                       description
    
    1. nnictl experiment show        show the information of experiments
    2. nnictl trial ls               list all of trial jobs
    3. nnictl top                    monitor the status of running experiments
    4. nnictl log stderr             show stderr log content
    5. nnictl log stdout             show stdout log content
    6. nnictl stop                   stop an experiment
    7. nnictl trial kill             kill a trial job by id
    8. nnictl --help                 get help information about nnictl
    -----------------------------------------------------------------------
    

* 在浏览器中打开 `Web UI url`，可看到下图的 Experiment 详细信息，以及所有的 Trial 任务。 查看[这里的](docs/WebUI.md)更多页面示例。

<table style="border: none">
    <th><img src="./docs/img/webui_overview_page.png" alt="drawing" width="395"/></th>
    <th><img src="./docs/img/webui_trialdetail_page.png" alt="drawing" width="410"/></th>
</table>

## **文档**

* [NNI 概述](docs/Overview.md)
* [快速入门](docs/QuickStart.md)

## **入门**

* [安装 NNI](docs/Installation.md)
* [使用命令行工具 nnictl](docs/NNICTLDOC.md)
* [使用 NNIBoard](docs/WebUI.md)
* [如何定义搜索空间](docs/SearchSpaceSpec.md)
* [如何定义一次 Trial](docs/Trials.md)
* [如何选择 Tuner、搜索算法](docs/Builtin_Tuner.md)
* [配置 Experiment](docs/ExperimentConfig.md)
* [如何使用 Annotation](docs/Trials.md#nni-python-annotation)

## **教程**

* [在本机运行 Experiment (支持多 GPU 卡)](docs/tutorial_1_CR_exp_local_api.md)
* [在多机上运行 Experiment](docs/RemoteMachineMode.md)
* [在 OpenPAI 上运行 Experiment](docs/PAIMode.md)
* [在 Kubeflow 上运行 Experiment。](docs/KubeflowMode.md)
* [尝试不同的 Tuner](docs/tuners.rst)
* [尝试不同的 Assessor](docs/assessors.rst)
* [实现自定义 Tuner](docs/Customize_Tuner.md)
* [实现自定义 Assessor](examples/assessors/README.md)
* [使用进化算法为阅读理解任务找到好模型](examples/trials/ga_squad/README.md)

## **贡献**

欢迎贡献代码或提交建议，可在 [GitHub issues](https://github.com/Microsoft/nni/issues) 跟踪需求和 Bug。

推荐新贡献者从标有 **good first issue** 的简单需求开始。

如要安装 NNI 开发环境，参考： [配置 NNI 开发环境](docs/SetupNNIDeveloperEnvironment.md)。

在写代码之前，请查看并熟悉 NNI 代码贡献指南：[贡献](docs/CONTRIBUTING.md)。

我们正在编写 [如何调试](docs/HowToDebug.md) 的页面，欢迎提交建议和问题。

## **许可协议**

代码库遵循 [MIT 许可协议](https://github.com/Microsoft/nni/blob/master/LICENSE)