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李沅罡

南加州大学.计算机科学硕士 | 专注于云计算、机器学习和分布式系统领域 | 全栈工程师

ABLATOR: 用于机器学习消融研究的分布式执行框架

Python, MLOps, Docker, Github Action, Pytorch, Pytest

AutoML,2023
Github / 论文

  • 为消融研究提供的分布式实验执行框架。ABLATOR为您的模型提供了一个包装器，还提供了一个Trainer类，让您可以在自己的方法上进行原型设计，并通过一次代码更改扩展到数千个实验试验。
  • 自动化分析工件，减少手动审查流程。
  • 集成全面的功能（HPO、训练、调优、分析），超越Ray、Optuna等现有框架。
  • 与成熟库（例如，PyTorch Lighting）集成，确保无需复杂性即可实现多功能。
  • 减少开发MLOps负担，将重点转移到Machine Learning研究的创新方面。

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    RocketMqOperator：在云平台上自动管理RocketMq集群实例

    Kubernetes, Docker, Go, CI/CD, CRD, Operator-SDK, Helm3, Prometheus, Grafana

    商汤科技, 2023
    视频介绍(bilibili) 视频介绍(youtube)

    RocketMQ Operator自动在基于Kubernetes的云环境中部署和管理RocketMQ集群。 Apache RocketMQ是一个受欢迎的分布式消息和流平台。
    支持特性：

  • 水平缩放 - 安全且无缝地扩展RocketMQ的每个组件。
  • 滚动更新 - 有序地进行滚动更新，无需停机时间。
  • 多集群支持 - 用户可以使用RocketMQ Operator在单个Kubernetes集群上部署和管理多个RocketMQ名称服务器集群和代理集群。

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    WebRR：基于记录/重放的Web应用自动测试工具

    Docker, Node.js, JSON, Vue.js, RobotFramework

    中国科学院软件研究所, 2021-2022
    论文

  • 该工具采用低代码方法，允许没有广泛编程技能的用户轻松创建和部署复杂的自动化测试。
  • 采用低代码模型，简化了有限编程背景用户的测试创建。
  • 确保了跨平台测试，增强了在不同环境中的应用程序一致性。
  • 自动从用户交互操作到JSON，然后到Robot Framework格式的脚本生成。
  • 在南方电网等关键企业中部署，自动化了他们的回归测试流程，减少了错误。
  • 由于工具的易用性，扩大了测试参与度，提高了软件质量和用户满意度。

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    大学生专业发展分析平台

    FullStack, Python, JavaScript, Web Scraping, MySQL, MongoDB, Docker, Spring, React, CI/CD

    国家级创新项目,2021
    Github

  • 领导团队使用网络爬虫和Python库收集和分析工作招聘数据，帮助大学专业和课程规划。
  • 使用MongoDB和MySQL数据库存储数据，用于后续的数据处理和分析。
  • 使用Spring和React技术构建数据可视化界面，提高数据的可读性。
  • 使用Docker进行容器化，使用CI/CD技术进行自动化操作，提高项目部署和运行的效率，确保项目的稳定性和可靠性。
  • 获得“大学生国家级创新优秀项目”的认可，并被学校采用作为专业发展数据支持。

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    EventMaster

    FullStack, JavaScript, Node.js, Express, AngularJS, TypeScript, Bootstrap, RESTful API, Google Cloud Platform

    个人项目,2022
    网站 / Github

  • 使用JavaScript/Node.js、Express、AngularJS、TypeScript和Bootstrap开发了一个全栈事件搜索平台，汇总事件信息并增强用户互动。
  • 集成了Ticketmaster、Spotify、Google Maps和社交媒体等API，丰富了前端的数据显示。
  • 项目部署在Google Cloud Platform（App Engine）上，并进行了性能优化。

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