浅析交互式AI训练模拟器

预写日志okaywal

基础示例：

// 用Checkpointer开一个log，echo传递到Checpointer trait定义的每个函数的信息 let log = WriteAheadLog::recover("my-log", LoggingCheckpointer)?;

// 开始向日志写入一个 entry let mut writer = log.begin_entry()?;

// 每个entry都是一个或多个chunk。每个chunk都可以使用其 LogPosition 单独寻址 let record = writer.write_chunk("this is the first entry".as_bytes())?;

// 为了让所有数据能flush到磁盘并创建新的entry这一过程足够鲁棒，需要commit writer.commit()?;

cargo-limit

不那么「聒噪」的 Cargo：错误修复之前跳过警告（先修复错误，再看警告）。有 nvim 集成。

支持的命令：

cargo lbench cargo lbuild cargo lcheck cargo lclippy cargo ldoc cargo lfix cargo lrun cargo lrustc cargo lrustdoc cargo ltest

cargo-vet

一个命令行工具，确保第三方 Rust 依赖项已由受信任的实体审核，轻巧且易于集成。

使用GitHub Workshop开发WasmEdge应用

交互式AI训练模拟器

不过，真的是个非常简单的神经网络了。

审核编辑：刘清