Microsoft tarafından geliştirilen RepDL, derin öğrenme modellerinin eğitim ve çıkarım süreçlerinde farklı donanım platformlarında dahi bit düzeyinde aynı sonuçları garanti eden özel bir kütüphanedir. Bu proje, özellikle PyTorch gibi popüler framework'lerde karşılaşılan tekrarlanabilirlik sorununa çözüm sunmayı hedeflemektedir. PyTorch'taki birçok işlem, torch.use_deterministic_algorithms(True) ayarı yapılsa bile farklı cihazlarda tutarsız sonuçlar üretebilir. RepDL, bu tür sorunları ortadan kaldırarak, aynı girişlerle her zaman aynı çıktıyı veren güvenilir bir ortam sağlar.
RepDL, mevcut PyTorch modelleri için kolay entegrasyon imkanı sunar. Kullanıcılar, basit bir kod değişikliğiyle modellerini tekrarlanabilir hale getirebilir veya RepDL'in sağladığı özel operasyonları (repdl.ops) kullanarak PyTorch'un standart, tekrarlanamayan işlemlerinin yerine bit düzeyinde tutarlı alternatifler kullanabilirler. Kütüphane, repdl.nn altında PyTorch ile uyumlu fonksiyonlar ve modüller de sunarak geliştiricilerin tekrarlanabilir derin öğrenme uygulamaları oluşturmasını kolaylaştırır.
Proje, akademik ve araştırma amaçlı olup, geliştiricilerin katkılarına açıktır. RepDL'i genişletmek isteyenler, özel operasyonlar, fonksiyonlar veya modüller ekleyerek kütüphanenin yeteneklerini artırabilirler. Bu sayede, derin öğrenme araştırmalarında ve geliştirmelerinde sonuçların güvenilirliği ve karşılaştırılabilirliği önemli ölçüde artırılmaktadır.
Derin öğrenme modellerinin farklı donanımlarda bile bit düzeyinde aynı sonuçları vermesini sağlayarak araştırma ve geliştirme süreçlerinde güvenilirliği ve tutarlılığı artırıyor.