इस प्रोजेक्ट के बारे में

CAESAR (Conditional AutoEncoder with Super-resolution for Augmented Reduction) स्पेशियो-टेम्पोरल वैज्ञानिक डेटा रिडक्शन के लिए एक एकीकृत फ्रेमवर्क है, जिसे उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग और वैज्ञानिक वर्कफ़्लो में डिप्लॉयमेंट के लिए C++ और LibTorch में पोर्ट किया गया है। बेसलाइन मॉडल, CAESAR-V, स्केल हाइपरप्रायर्स और सुपर-रिज़ॉल्यूशन मॉड्यूल वाले वेरिएशनल ऑटोएनकोडर पर आधारित है। यह डेटा को एक संक्षिप्त लेटेंट स्पेस में एनकोड करता है और सूचना-समृद्ध प्रतिनिधित्व बनाने के लिए सीखे गए प्रायर्स का उपयोग करता है, जिसका लक्ष्य वैज्ञानिक निष्ठा बनाए रखते हुए उच्च कंप्रेशन अनुपात प्राप्त करना है। परियोजना स्पेशियोटेम्पोरल वैज्ञानिक डेटा के लॉसी कंप्रेशन के लिए एक फाउंडेशन मॉडल पर एक पेपर और डेटा रिडक्शन के लिए जनरेटिव लेटेंट डिफ्यूज़न पर एक संबंधित कार्य का उल्लेख करती है। दो मॉडल पीढ़ियों का वर्णन किया गया है: CAESAR v1 (caesar_v.pt), मूल फाउंडेशन मॉडल, और CAESAR v2 (model_bs64_ep100k.pt), एक नया अनुकूलित फाउंडेशन मॉडल जो डिफ़ॉल्ट है। चेकपॉइंट्स एक मॉडल रजिस्ट्री स्क्रिप्ट के माध्यम से प्राप्त किए जाते हैं, उन्हें UFL कैटलॉग में पंजीकृत होना चाहिए, और कंपाइलेशन से पहले एक पंजीकृत SHA-256 हैश से मेल खाना चाहिए। मॉडल फ़ाइलें CAESAR_MODEL_DIR एनवायरनमेंट वेरिएबल से, फिर निष्पादन योग्य के सापेक्ष एक exported_model डायरेक्टरी से, फिर एक इंस्टॉल किए गए सिस्टम पाथ से हल की जाती हैं। बिल्ड निर्देश Linux, macOS और Windows को कवर करते हैं। मुख्य निर्भरताओं में LibTorch 2.8 या नया, CMake 3.10, Zstandard 1.5 (आवश्यक), Python 3.10 और PyYAML 6.0 शामिल हैं। बिल्ड PyTorch CMake प्रीफ़िक्स पाथ और वैकल्पिक टेस्ट के साथ CMake का उपयोग करता है। GPU त्वरण NVIDIA हार्डवेयर पर CUDA और nvCOMP के माध्यम से, और Apple Silicon पर PyTorch के Metal Performance Shaders बैकएंड के माध्यम से उपलब्ध है, जिसमें MPS पाथ को केवल एक nightly torch बिल्ड पर सत्यापित बताया गया है। CPU निष्पादन डिफ़ॉल्ट है। दस्तावेज़ीकरण में कोडबेस पर डेवलपर नोट्स और मॉडल इंस्टॉलेशन तथा पहचान पर एक पेज शामिल है जो ऑफ़लाइन डाउनलोड, रजिस्ट्रेशन, डिवाइस, कैशिंग और एक ADIOS कॉन्ट्रैक्ट को कवर करता है। रिपॉज़िटरी Apache-2.0 के अंतर्गत लाइसेंस प्राप्त है और GitHub issues के माध्यम से प्रश्न, बग रिपोर्ट और योगदान स्वीकार करती है।