详细介绍
Ludwig 是一个低代码、声明式的深度学习框架。通过 YAML 配置即可定义数据、模型与训练流程，支持多任务与多模态场景，降低工程与实验的上手成本。
主要特性
- 声明式配置：使用易读的 YAML 快速构建模型与训练流水线。
- 可扩展的后端与分布式训练：支持 DDP、DeepSpeed 与 Ray/Kubernetes 集成。
- 自动化工具链：包含超参搜索、数据预处理、可视化与模型导出能力。
使用场景
- 快速把数据转成可训练模型的原型开发与基准化评测。
- 多模态或多任务研究（文本、图像、音频、表格）与自动化实验管理。
- 需要在本地开发与集群生产化部署之间平滑迁移的团队。
技术特点
- 以 Python 为主实现，强调模块化与可扩展性；提供丰富示例与文档（getting started、examples、tutorials）。
- 支持模型导出（TorchScript / Triton）、参数高效微调（PEFT/QLoRA）与多种优化策略，便于生产化部署。