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Ray एक AI कंप्यूट इंजन है। Ray में ML वर्कलोड को तेज करने के लिए एक कोर डिस्ट्रिब्यूटेड रनटाइम और AI लाइब्रेरी का एक सेट शामिल है।

AI डेवलपर प्लेटफ़ॉर्म। मॉडल को प्रशिक्षित और फ़ाइन-ट्यून करने के लिए Weights & Biases का उपयोग करें, और प्रयोग से लेकर प्रोडक्शन तक मॉडल प्रबंधित करें।

scikit-learn के साथ स्वचालित मशीन लर्निंग

Determined एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म है जो वितरित प्रशिक्षण, हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग, प्रयोग ट्रैकिंग और संसाधन प्रबंधन को सरल बनाता है। PyTorch और TensorFlow के साथ काम करता है।

हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन और प्री-ट्रेन किए गए एजेंटों के साथ Stable Baselines3 रीइंफोर्समेंट लर्निंग एजेंटों के लिए एक ट्रेनिंग फ्रेमवर्क।

SMAC3: Hyperparameter Optimization के लिए एक बहुमुखी Bayesian Optimization पैकेज

OCTIS: टॉपिक मॉडल की तुलना करना सरल है! टॉपिक मॉडल को अनुकूलित और मूल्यांकित करने के लिए एक python पैकेज (EACL2021 डेमो ट्रैक में स्वीकृत)

दुनिया की सबसे साफ-सुथरी AutoML लाइब्रेरी ✨ - स्वच्छ डीप लर्निंग प्रोडक्शन पाइपलाइन लिखने के लिए सही पाइपलाइन एब्स्ट्रक्शन के साथ हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग करें। अपनी पाइपलाइन चरणों में हाइपरपैरामीटर स्पेस रखें। अपनी पाइपलाइन में घटकों की तरह चरणों को डिज़ाइन करें। Scikit-Learn, TensorFlow, और अधिकांश अन्य लाइब्रेरीज़, फ़्रेमवर्क और MLOpsenvironments के साथ संगत।