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tpot

基于遗传算法的自动机器学习管道优化工具

TPOT机器学习自动化管道优化遗传算法Github开源项目

TPOT是一个开源的自动机器学习工具,基于Python开发。它采用遗传算法来优化机器学习管道,能够自动探索大量可能的管道组合,为给定数据集找到最佳模型。TPOT构建于scikit-learn之上,可生成易读易修改的Python代码。该工具支持分类和回归任务,适用于多种数据科学场景,能够有效减少数据科学家在模型选择和参数调优上的时间投入。

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介绍相关项目
awesome-mlops - 多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具集合
GithubMLOps开源项目数据处理数据管理模型服务自动化机器学习
发掘和运用顶尖MLOps工具：该项目汇集了多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具，供数据科学家和机器学习工程师选择使用，以简化机器学习流程，优化生产活动。
autogluon - 自动化机器学习工具，简单实现高精度预测
AutoGluonGithubPython开源项目机器学习深度学习自动化
AutoGluon简化了机器学习任务，让用户可以在图像、文本、时间序列和表格数据上轻松训练和部署高精度模型。它支持Python 3.8至3.11，并可在Linux、MacOS和Windows上运行。只需几行代码即可快速构建端到端机器学习模型，提供详细的安装指南、快速入门教程和丰富的资源，适合各层次用户的需求。
Hypernets - 自动机器学习通用框架 支持多种算法与优化技术
AutoMLGithubHypernets开源项目机器学习神经架构搜索超参数优化
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。
DevOpsGPT - 自动化软件开发解决方案
AIDevOpsGPTGithub开源项目热门自动化软件开发需求开发高效软件交付
DevOpsGPT是一款集成AI和DevOps工具的软件开发自动化解决方案，旨在通过理解自然语言需求快速转化为功能性软件，显著提高开发效率，缩短开发周期，降低通讯成本，提供高质量的软件交付。此工具支持企业级项目分析和专业模型选择，可连接更多DevOps平台，全面优化开发流程。通过提供交互式界面文档生成、代码精炼和连续集成等功能，DevOpsGPT进一步加强开发团队与业务团队之间的协作效率，提升软件的整体质量。
gpt-engineer - 自然语言编程与AI代码生成工具
AI编程Githubgpt-engineer开源开源项目热门编码代理自动化代码生成
gpt-engineer是一款开源的AI编程工具，允许用户通过自然语言描述软件规格，随后AI将自动编写并执行代码。此工具支持OpenAI和Azure API，并且可对现有代码进行优化。支持Python 3.10-3.12，易于安装和使用，推动开源社区的协作与发展。
AutoGPT-Code-Ability - AI开源编程助手简化软件开发
AI编程AutoGPTGithubPython开源开源项目软件开发
AutoGPT-Code-Ability是一个基于人工智能的开源编程助手，利用代码生成技术简化软件开发流程。该项目覆盖从需求分析到部署的全过程，支持构建后端系统和命令行工具。通过生成Python代码，它为各种技能水平的用户提供支持。无论是编程新手还是专业开发者，都能借助这个AI驱动的平台提高开发效率，参与软件创作。AutoGPT-Code-Ability旨在通过降低技术门槛，使软件开发更加普及化。
katib - 增强自动化机器学习，全面支持超参数优化和架构搜索
Katib是专为Kubernetes环境设计的自动化机器学习（AutoML）工具，提供高效的超参数调优和神经架构搜索功能。兼容多种机器学习框架与编程语言，支持TensorFlow、PyTorch和XGBoost等常用框架，适用于各种Kubernetes生态中的机器学习项目，包括但不限于随机搜索、网格搜索和贝叶斯优化方法。
PiPPy - PyTorch模型自动化管道并行工具
GithubPiPPyPyTorchpipeline parallelism并行计算开源项目模型扩展
PiPPy是一个为PyTorch模型提供自动化管道并行功能的开源工具。它通过自动拆分模型代码和处理复杂拓扑结构，简化了管道并行的实现过程。PiPPy支持跨主机并行、与其他并行方案结合，以及多种调度策略。该工具能够帮助研究人员和开发者在不大幅修改原有代码的情况下，实现PyTorch模型的高效扩展。
Auto_TS - 自动构建和选择多种时间序列模型的高效工具
Auto_TSGithubProphet开源项目时间序列模型自动化机器学习预测
Auto_TS是一个时间序列自动建模工具，支持ARIMA、SARIMAX、VAR、分解模型和机器学习模型等多种技术。它能自动构建和选择最佳模型，适用于不同频率的数据，并提供灵活的参数设置。Auto_TS支持交叉验证和预测功能，简化了建模过程，提高了效率。该工具适合数据分析人员使用，可通过简单的代码实现复杂的时间序列建模任务。
gpt-llm-trainer - AI模型训练自动化工具 从任务描述到高性能模型
AI训练GPT-3.5GithubLLaMA 2开源项目数据集生成模型微调
gpt-llm-trainer是一个AI模型训练自动化工具，简化了从任务描述到高性能模型的开发流程。该工具利用Claude 3或GPT-4生成数据集，为LLaMA 2或GPT-3.5模型创建系统提示并进行微调。gpt-llm-trainer通过自动化处理复杂的技术细节，使AI模型开发变得更加简单高效，适合快速开发特定任务AI模型的需求。
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