#实验管理

ClearML是一个开源平台，集成了实验管理、MLOps/LLMOps、数据管理、模型服务和报告生成功能。支持云端和本地部署，帮助用户实现AI项目的高效管理和自动化，包括实验记录、数据版本控制、模型部署与监控等。ClearML支持多种机器学习和深度学习框架，并与Jupyter Notebook无缝集成，适合团队协作和远程任务执行，提升AI工作流效率。

OfflineRL-Kit是基于PyTorch的离线强化学习库，提供清晰的代码结构和最新算法实现。支持CQL、TD3+BC等多种算法，具备高扩展性和强大的日志系统。该库还支持并行调优，便于研究人员进行实验。相比其他离线强化学习库，OfflineRL-Kit在性能和易用性方面都有显著优势，是离线强化学习研究的有力工具。

本项目为深度学习实践提供全面教程，涵盖手写文本识别到模型部署的完整过程。采用PyTorch和PyTorch Lightning框架，结合CNN和Transformer技术，使用Weights & Biases管理实验。内容包括代码质量控制、Docker容器化、AWS Lambda部署和Gradio前端开发。通过系列实验，帮助掌握现代深度学习项目的全栈开发能力。