hyperparameter-search

Ray é um motor de computação de IA. O Ray consiste em um runtime distribuído principal e um conjunto de bibliotecas de IA para acelerar cargas de trabalho de ML.

A plataforma de desenvolvedor de IA. Use o Weights & Biases para treinar e ajustar modelos, e gerenciar modelos desde a experimentação até a produção.

Aprendizado de máquina automatizado com scikit-learn

Determined é uma plataforma de aprendizado de máquina de código aberto que simplifica o treinamento distribuído, o ajuste de hiperparâmetros, o rastreamento de experimentos e o gerenciamento de recursos. Funciona com PyTorch e TensorFlow.

Um framework de treinamento para agentes de aprendizado por reforço Stable Baselines3, incluindo otimização de hiperparâmetros e agentes pré-treinados.

SMAC3: Um pacote versátil de otimização bayesiana para otimização de hiperparâmetros

OCTIS: Comparar modelos de tópicos é simples! Um pacote Python para otimizar e avaliar modelos de tópicos (aceito na trilha de demonstração do EACL2021)

A biblioteca AutoML mais limpa do mundo ✨ - Faça ajuste de hiperparâmetros com as abstrações de pipeline corretas para escrever pipelines de produção de deep learning limpos. Permita que as etapas do seu pipeline tenham espaços de hiperparâmetros. Projete etapas em seu pipeline como componentes. Compatível com Scikit-Learn, TensorFlow e a maioria das outras bibliotecas, frameworks e ambientes MLOps.