From 689a9780d28520bd51b9ac0388d500e80a50f416 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Yuge Zhang Date: Fri, 15 Apr 2022 16:59:01 +0800 Subject: [PATCH] Delete README and SECURITY translation (#4769) --- README_zh_CN.md | 364 ---------------------------------------------- SECURITY_zh_CN.md | 41 ------ 2 files changed, 405 deletions(-) delete mode 100644 README_zh_CN.md delete mode 100644 SECURITY_zh_CN.md diff --git a/README_zh_CN.md b/README_zh_CN.md deleted file mode 100644 index 33de8dfce9..0000000000 --- a/README_zh_CN.md +++ /dev/null @@ -1,364 +0,0 @@ -

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- -* * * - -[![MIT 许可证](https://img.shields.io/badge/license-MIT-brightgreen.svg)](LICENSE) [![生成状态](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_apis/build/status/full%20test%20-%20linux?branchName=master)](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_build/latest?definitionId=62&branchName=master) [![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) [![文档状态](https://readthedocs.org/projects/nni/badge/?version=stable)](https://nni.readthedocs.io/zh/stable/?badge=stable) - -[NNI 文档](https://nni.readthedocs.io/zh/stable/) | [English](README.md) - -**NNI (Neural Network Intelligence)** 是一个帮助用户**自动**进行[特征工程](docs/zh_CN/FeatureEngineering/Overview.rst)，[神经网络架构搜索](docs/zh_CN/NAS/Overview.rst)，[超参调优](docs/zh_CN/Tuner/BuiltinTuner.rst)以及[模型压缩](docs/zh_CN/Compression/Overview.rst)的轻量且强大的工具包。 - -NNI 管理自动机器学习 (AutoML) 的 Experiment，**调度运行**由调优算法生成的 Trial 任务来找到最好的神经网络架构和/或超参，支持**各种训练环境**，如[本机](docs/zh_CN/TrainingService/LocalMode.rst)，[远程服务器](docs/zh_CN/TrainingService/RemoteMachineMode.rst)，[OpenPAI](docs/zh_CN/TrainingService/PaiMode.rst)，[Kubeflow](docs/zh_CN/TrainingService/KubeflowMode.rst)，[基于 K8S 的 FrameworkController（如，AKS 等）](docs/zh_CN/TrainingService/FrameworkControllerMode.rst)， [DLWorkspace (又称 DLTS)](docs/zh_CN/TrainingService/DLTSMode.rst), [AML (Azure Machine Learning)](docs/zh_CN/TrainingService/AMLMode.rst), [AdaptDL（又称 ADL）](docs/zh_CN/TrainingService/AdaptDLMode.rst) ，和其他的云平台甚至 [混合模式](docs/zh_CN/TrainingService/HybridMode.rst) 。 DLTS)，[AML (Azure Machine Learning)](https://nni.readthedocs.io/zh/stable/TrainingService/AMLMode.html)[AdaptDL（又称 ADL）](https://nni.readthedocs.io/zh/stable/TrainingService/AdaptDLMode.html) ，和其他的云平台甚至[混合模式](https://nni.readthedocs.io/zh/stable/TrainingService/HybridMode.html) 。 - -## **使用场景** - -* 想要在自己的代码、模型中试验**不同的自动机器学习算法**。 -* 想要在**不同的环境中**加速运行自动机器学习。 -* 想要更容易**实现或试验新的自动机器学习算法**的研究员或数据科学家，包括：超参调优算法，神经网络搜索算法以及模型压缩算法。 -* 在机器学习平台中**支持自动机器学习**。 - -## **最新消息！**  [](#nni-released-reminder) - -* **最新版本**：[v2.6 已发布](https://github.com/microsoft/nni/releases/tag/v2.6) - *2022年1月19日* -* **最新视频 demo**：[Youtube 入口](https://www.youtube.com/channel/UCKcafm6861B2mnYhPbZHavw) | [Bilibili 入口](https://space.bilibili.com/1649051673) - *上次更新：2021年5月26日* -* **最新网络研讨会**: [介绍Retiarii：NNI 上的深度学习探索性训练框架](https://note.microsoft.com/MSR-Webinar-Retiarii-Registration-Live.html) - *2021年6月24日* -* **最新互动渠道**: [Discussions](https://github.com/microsoft/nni/discussions) -* **最新粉丝福利表情包上线**： [nnSpider](./docs/en_US/Tutorial/NNSpider.md) -

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- -## **NNI 功能一览** - -NNI 提供命令行工具以及友好的 WebUI 来管理训练的 Experiment。 通过可扩展的 API，可定制自动机器学习算法和训练平台。 为了方便新用户，NNI 内置了最新的自动机器学习算法，并为流行的训练平台提供了开箱即用的支持。 - -下表中，包含了 NNI 的功能，同时在不断地增添新功能，也非常希望您能贡献其中。 - -

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- - 支持的框架和库 - - - 算法 - - - 训练平台 - -
- 内置 - -
  • 支持的框架
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    • PyTorch
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    • Keras
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    • TensorFlow
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    • MXNet
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    • Caffe2
      • - 更多...
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  • 支持的库
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    • Scikit-learn
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    • XGBoost
      • -
    • LightGBM
      • - 更多...
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- - 		- 超参调优 - - 神经网络架构搜索 - - 模型压缩 - - 特征工程（测试版） - - 提前终止算法 - - - -
- 参考 - - - - - - -
- -## **安装** - -### **安装** - -NNI 支持并在 Ubuntu >= 16.04, macOS >= 10.14.1, 和 Windows 10 >= 1809 通过了测试。 在 `python 64-bit >= 3.6` 的环境中，只需要运行 `pip install` 即可完成安装。 - -Linux 或 macOS - -```bash -python3 -m pip install --upgrade nni -``` - -Windows - -```bash -python -m pip install --upgrade nni -``` - -如果想试试最新代码，可参考从源代码[安装 NNI](https://nni.readthedocs.io/zh/latest/installation.html)。 - -Linux 和 macOS 下 NNI 系统需求[参考这里](https://nni.readthedocs.io/zh/latest/Tutorial/InstallationLinux.html#system-requirements) ，Windows [参考这里](https://nni.readthedocs.io/zh/latest/Tutorial/InstallationWin.html#system-requirements)。 - -注意： - -* 如果遇到任何权限问题，可添加 `--user` 在用户目录中安装 NNI。 -* 目前，Windows 上的 NNI 支持本机，远程和 OpenPAI 模式。 强烈推荐使用 Anaconda 或 Miniconda [在 Windows 上安装 NNI](https://nni.readthedocs.io/zh/stable/Tutorial/InstallationWin.html)。 -* 如果遇到如 `Segmentation fault` 等错误参考[常见问题](docs/zh_CN/Tutorial/FAQ.rst)。 Windows 上的 FAQ 参考[在 Windows 上使用 NNI](docs/zh_CN/Tutorial/InstallationWin.rst#faq)。 Windows 上的 FAQ 参考[在 Windows 上使用 NNI](https://nni.readthedocs.io/zh/stable/Tutorial/InstallationWin.html#faq)。 - -### **验证安装** - -* 通过克隆源代码下载示例。 - - ```bash - git clone -b v2.6 https://github.com/Microsoft/nni.git - ``` - -* 运行 MNIST 示例。 - - Linux 或 macOS - - ```bash - nnictl create --config nni/examples/trials/mnist-pytorch/config.yml - ``` - - Windows - - ```powershell - nnictl create --config nni\examples\trials\mnist-pytorch\config_windows.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。 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。 - -```text -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](docs/zh_CN/Tutorial/WebUI.rst)的更多页面。 查看[这里](https://nni.readthedocs.io/zh/stable/Tutorial/WebUI.html)的更多页面。 - -webui - -## **发布和贡献** - -NNI 有一个月度发布周期（主要发布）。 如果您遇到问题可以通过 [创建 issue](https://github.com/microsoft/nni/issues/new/choose) 来报告。 - -我们感谢所有的贡献。 我们感谢所有的贡献。 如果您计划提供任何 Bug 修复，请放手去做，不需要任何顾虑。 - -如果您计划提供新的功能、新的 Tuner 和 新的训练平台等， 请先创建一个新的 issue 或重用现有 issue，并与我们讨论该功能。 我们会及时与您讨论这个问题，如有需要会安排电话会议。 - -再次感谢所有的贡献者！ - -再次感谢所有的贡献者！ - - - -## **反馈** - -* [在 GitHub 上提交问题](https://github.com/microsoft/nni/issues/new/choose)。 -* 在 [Gitter](https://gitter.im/Microsoft/nni?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign=pr-badge&utm_content=badge) 中参与讨论。 -* NNI 有一个月度发布周期（主要发布）。 如果您遇到问题可以通过 [创建 issue](https://github.com/microsoft/nni/issues/new/choose) 来报告。 - -加入聊天组： - -| Gitter | | 微信 | -| -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | - | ----------------------------------------------------------------------- | -| ![image](https://user-images.githubusercontent.com/39592018/80665738-e0574a80-8acc-11ea-91bc-0836dc4cbf89.png) | 或 | ![image](https://github.com/scarlett2018/nniutil/raw/master/wechat.png) | - -## 测试状态 - -### 必需 - -| 类型 | 状态 | -|:------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------:| -| Fast test | [![Build Status](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_apis/build/status/fast%20test?branchName=master)](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_build/latest?definitionId=54&branchName=master) | -| Full linux | [![Build Status](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_apis/build/status/full%20test%20-%20linux?repoName=microsoft%2Fnni&branchName=master)](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_build/latest?definitionId=62&repoName=microsoft%2Fnni&branchName=master) | -| Full windows | [![Build Status](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_apis/build/status/full%20test%20-%20windows?branchName=master)](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_build/latest?definitionId=63&branchName=master) | - -### 训练平台 - -| 类型 | 状态 | -|:-------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------:| -| Remote - linux to linux | [![Build Status](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_apis/build/status/integration%20test%20-%20remote%20-%20linux%20to%20linux?branchName=master)](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_build/latest?definitionId=64&branchName=master) | -| Remote - linux to windows | [![Build Status](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_apis/build/status/integration%20test%20-%20remote%20-%20linux%20to%20windows?branchName=master)](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_build/latest?definitionId=67&branchName=master) | -| Remote - windows to linux | [![Build Status](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_apis/build/status/integration%20test%20-%20remote%20-%20windows%20to%20linux?branchName=master)](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_build/latest?definitionId=68&branchName=master) | -| OpenPAI | [![Build Status](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_apis/build/status/integration%20test%20-%20openpai%20-%20linux?branchName=master)](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_build/latest?definitionId=65&branchName=master) | -| Frameworkcontroller | [![Build Status](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_apis/build/status/integration%20test%20-%20frameworkcontroller?branchName=master)](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_build/latest?definitionId=70&branchName=master) | -| Kubeflow | [![Build Status](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_apis/build/status/integration%20test%20-%20kubeflow?branchName=master)](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_build/latest?definitionId=69&branchName=master) | -| Hybrid | [![Build Status](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_apis/build/status/integration%20test%20-%20hybrid?branchName=master)](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_build/latest?definitionId=79&branchName=master) | -| AzureML | [![Build Status](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_apis/build/status/integration%20test%20-%20aml?branchName=master)](https://msrasrg.visualstudio.com/NNIOpenSource/_build/latest?definitionId=78&branchName=master) | - -## 相关项目 - -针对开放性和推进最先进的技术，[微软研究院（MSR)](https://www.microsoft.com/en-us/research/group/systems-and-networking-research-group-asia/) 还发布了其他几个开源项目。 - -* [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)：一个完整、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。 -* [SPTAG](https://github.com/Microsoft/SPTAG) : Space Partition Tree And Graph (SPTAG) 是用于大规模向量的最近邻搜索场景的开源库。 - -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。 - -## **许可协议** - -代码库遵循 [MIT 许可协议](LICENSE) diff --git a/SECURITY_zh_CN.md b/SECURITY_zh_CN.md deleted file mode 100644 index bfd7da66aa..0000000000 --- a/SECURITY_zh_CN.md +++ /dev/null @@ -1,41 +0,0 @@ - - -## 安全 - -微软非常重视软件产品和服务的安全性，包括通过我们的 GitHub 组织管理的所有源代码库，其中涵盖 [Microsoft](https://github.com/Microsoft), [Azure](https://github.com/Azure), [DotNet](https://github.com/dotnet), [AspNet](https://github.com/aspnet), [Xamarin](https://github.com/xamarin)，和 [我们 GitHub 的组织](https://opensource.microsoft.com/)。 - -如果你在任何微软拥有的资源库中发现了安全漏洞，并且符合 [微软对安全漏洞的定义](https://docs.microsoft.com/en-us/previous-versions/tn-archive/cc751383(v=technet.10))，请按照下文所述向我们报告。 - -## 报告安全问题 - -**请不要通过公开的 GitHub 问题报告安全漏洞。** - -相反，请向微软安全响应中心（MSRC）报告，链接是 [https://msrc.microsoft.com/create-report](https://msrc.microsoft.com/create-report)。 - -如果您希望在不登录的情况下提交，请发送电子邮件至 [secure@microsoft.com](mailto:secure@microsoft.com)。 如果可能的话，请用我们的 PGP 密钥对您的信息进行加密；请从以下网站下载该密钥 [微软安全响应中心 PGP 密钥页面](https://www.microsoft.com/en-us/msrc/pgp-key-msrc)。 - -你应该在24小时内收到回复。 如果由于某些原因你没有收到，请通过电子邮件跟进，以确保我们收到你的原始信息。 其他信息可以在以下网站找到 [microsoft.com/msrc](https://www.microsoft.com/msrc)。 - -请包括以下所要求的信息（尽可能多地提供），以帮助我们更好地了解可能的问题的性质和范围。 - - * 问题类型（如缓冲区溢出、SQL 注入、跨站脚本等） - * 与问题表现有关的源文件的完整路径 - * 受影响的源代码位置（标签/分支/提交或 URL） - * 重现该问题所需的任何特殊配置 - * 重现该问题的分步骤说明 - * 概念证明或漏洞代码（如果可能的话） - * 该问题的影响，包括攻击者如何利用该问题 - -这些信息将帮助我们更快地对你的报告进行分流。 - -如果您需要报告错误赏金，更完整的报告可有助于获得更高的赏金奖励。 请访问我们的[微软漏洞赏金计划](https://microsoft.com/msrc/bounty)页面，以了解有关我们活动计划的更多详细信息。 - -## 首选语言 - -我们希望所有的交流都是用英语进行的。 - -## 政策 - -微软遵循[协调漏洞披露](https://www.microsoft.com/en-us/msrc/cvd)的原则。 - -