hyperparameter-search

RayはAIコンピューティングエンジンです。Rayは、コアとなる分散ランタイムと、MLワークロードを高速化するためのAIライブラリ群で構成されています。

AI開発者プラットフォーム。Weights & Biasesを使用してモデルのトレーニングとファインチューニングを行い、実験から本番環境までのモデル管理を行う。

scikit-learnによる自動機械学習

Determined は、分散トレーニング、ハイパーパラメータチューニング、実験追跡、リソース管理を簡素化するオープンソースの機械学習プラットフォームです。PyTorch および TensorFlow と連携します。

Stable Baselines3 強化学習エージェントのためのトレーニングフレームワーク。ハイパーパラメータ最適化と事前トレーニング済みエージェントが含まれています。

SMAC3：ハイパーパラメータ最適化のための多用途なベイズ最適化パッケージ

OCTIS: トピックモデルの比較が簡単に行える Python パッケージ (EACL2021 デモトラック採択)

世界で最もクリーンな AutoML ライブラリ ✨ - 適切なパイプライン抽象化によるハイパーパラメータチューニングで、クリーンなディープラーニング本番パイプラインを構築します。パイプラインのステップにハイパーパラメータ空間を持たせ、コンポーネントのように設計できます。Scikit-Learn、TensorFlow、およびその他のほとんどのライブラリ、フレームワーク、MLOps 環境と互換性があります。