Mandala - Guardar automáticamente, consultar y versionar cálculos en Python

• Un framework creado para automatizar el seguimiento de experimentos de ML
• A diferencia de otras herramientas de seguimiento de experimentos, convierte la lógica de persistencia, consulta y control de versiones en una parte común del propio lenguaje de programación
• El objetivo es permitir escribir código de cálculo expresivo sin tener que pensar en la persistencia, como en una sesión interactiva, y aun así disfrutar después de todas las ventajas de un repositorio versionado y consultable
• Elimina el esfuerzo y la sobrecarga de código necesarios para el seguimiento de experimentos de ML (y más allá) usando dos herramientas de propósito general:
  1. Decorador @op:
  • Captura las entradas, salidas y el código (+ dependencias) de las llamadas a funciones de Python
  • Reutiliza automáticamente resultados anteriores y no calcula dos veces la misma llamada
  • Diseñado para componerse como programas persistentes de extremo a extremo que permiten un desarrollo iterativo eficiente en Python normal, sin tener que pensar en el backend de almacenamiento
  2. Estructura de datos ComputationFrame:
  • Estructura automáticamente la ejecución de código imperativo como un grafo computacional de alto nivel de variables y operaciones. Detecta patrones como bucles de retroalimentación, bifurcación/fusión y agregación/indexación
  • Consulta las relaciones entre variables extrayendo un dataframe cuyas columnas son las variables y operaciones del grafo, y donde cada fila contiene los valores/llamadas de una ejecución (posiblemente parcial) del grafo
  • Automatiza la exploración y las operaciones de alto nivel sobre la red heterogénea de llamadas @op