Hypernets

自动机器学习通用框架支持多种算法与优化技术

Hypernets AutoML 机器学习神经架构搜索超参数优化 Github 开源项目

Hypernets作为一个通用AutoML框架，能够为多种机器学习框架和库提供自动优化工具。它不仅支持TensorFlow、Keras、PyTorch等深度学习框架，还兼容scikit-learn、LightGBM、XGBoost等机器学习库。该框架集成了多种先进的单目标和多目标优化算法，并引入抽象搜索空间表示，满足超参数优化和神经架构搜索的需求，从而适应各类自动机器学习场景。

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介绍相关项目

deephyper - 自动化机器学习任务的开源优化框架

DeepHyperGithub开源项目机器学习自动化深度集成神经架构搜索超参数优化

DeepHyper是一个专注于自动化机器学习任务的Python开源框架。它提供了超参数优化、神经网络架构搜索和深度集成不确定性量化等功能。支持单机和分布式环境,适用于多种场景。DeepHyper简化了机器学习工作流程,为研究人员和开发者提供了强大的工具。项目包含详细文档、快速入门指南和活跃的社区支持,方便用户快速上手和深入使用。

hyperopt - Python库Hyperopt助力机器学习超参数优化

GithubHyperoptPython库分布式计算开源项目机器学习超参数优化

Hyperopt是一个强大的Python库，专门用于复杂搜索空间中的超参数优化。它支持实值、离散和条件维度，提供随机搜索、TPE等多种算法。通过Apache Spark和MongoDB实现并行化，Hyperopt能够显著提高机器学习模型的调优效率。作为开源项目，它为机器学习领域提供了高效的超参数优化解决方案，正在被广泛应用于加速模型开发和性能优化。

HyperTS - 全面的时间序列分析工具包支持多任务和多模式分析

GithubHyperTS开源项目异常检测时间序列分析自动机器学习预测

HyperTS是一款全面的时间序列分析工具包，集成了统计模型、深度学习和神经架构搜索。它支持预测、分类、回归和异常检测等多种任务，适用于复杂的时间序列分析场景。该工具包提供多变量和协变量支持，概率区间预测，以及丰富的预处理、评估指标和搜索策略。HyperTS简单易用，为时间序列分析提供了端到端的自动化解决方案。

optuna - 自动化机器学习超参数优化框架

GithubOptunaPython开源框架开源项目机器学习超参数优化

Optuna是一个面向机器学习的开源超参数优化框架。它采用define-by-run风格API，特点是轻量级、通用性强和平台无关。Optuna支持Python式搜索空间定义、高效优化算法、易于并行化和快速可视化。框架可处理多目标优化、约束优化和分布式优化等任务，适用于Python 3.7+版本，并集成多个第三方库。

Neuralhub - 一体化神经网络开发与协作环境

AI工具AI研究Neuralhub协作平台深度学习神经网络

Neuralhub是面向AI爱好者、研究人员和工程师的一站式深度学习平台。它提供简化的神经网络开发环境，集成了从头构建网络的工具、丰富的预设组件库和高质量预训练模型。作为人工智能创新中心，Neuralhub不仅支持实验和技术突破，还培育了活跃的知识共享与协作社区。通过整合先进工具、前沿研究成果和海量模型资源，Neuralhub致力于让AI研究、学习和开发更加便捷高效，推动深度学习技术的普及与进步。

horovod - 分布式深度学习训练框架，支持TensorFlow, Keras, PyTorch和MXNet

GithubHorovodPyTorchTensorFlow分布式深度学习开源项目性能优化

Horovod是一个分布式深度学习训练框架，提供对TensorFlow, Keras, PyTorch, Apache MXNet的支持。它优化了多GPU并行训练的过程，使得在多GPU上进行训练既快速又简单，无需重大代码修改。Horovod展示了高达90%的扩展效率，适合大规模深度学习应用，同时兼容NCCL和Gloo等高效的集合通信库，确保在各种环境下的高效运行。

hbox - 高效的AI和大数据调度平台，支持多种深度学习框架

GithubHadoop YarnHbox人工智能大数据开源项目深度学习框架

Hbox是一个高效的调度平台，结合了大数据和人工智能技术。支持多种机器学习和深度学习框架，如TensorFlow、MXNet、PyTorch等，并运行在Hadoop Yarn上。平台支持GPU资源调度、Docker容器化和RESTful API接口管理，具备良好的扩展性和兼容性。Hbox还提供统一的数据管理和可视化界面，适用于分布式计算和模型训练。

keras-tuner - 兼具易用性和可扩展性的超参数优化工具

GithubKerasTunerPython 3.8+TensorFlow 2.0+开源项目机器学习模型超参数优化

KerasTuner是一个便捷且可扩展的超参数优化工具，可以有效解决超参数搜索过程中遇到的问题。用户可以通过define-by-run语法轻松配置搜索空间，并使用贝叶斯优化、Hyperband和随机搜索算法找到模型的最佳参数值。该工具对研究人员十分友好，便于进行新搜索算法的实验。KerasTuner适用于Python 3.8+和TensorFlow 2.0+，并提供详细的开发者指南和API参考文档。

nni - 可自动执行特征工程、神经架构搜索、超参数调优和深度学习的模型压缩

GithubNNI开源项目架构搜索模型压缩神经网络智能优化超参数调整

NNI提供一站式解决方案，支持自动化的特征工程、神经架构搜索、超参数调整和模型压缩。它兼容多种框架，并提供详尽的API、丰富的示例及全面的教程。适用于多种训练环境，包括本地、远程SSH服务器和Kubernetes，帮助推动开源社区的技术发展。

corenet - 用于训练多任务深度神经网络的工具库

CoreNetGithub开源项目模型训练深度学习神经网络计算机视觉

CoreNet是一款多功能深度神经网络工具库，支持训练各种规模的标准和创新模型。它适用于基础模型、计算机视觉和自然语言处理等多个领域。该项目提供可复现的训练方案、预训练模型权重和针对Apple Silicon优化的MLX示例，有助于推动AI研究和应用的发展。

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