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开源黑盒优化框架助力机器学习研究

Vizier黑盒优化超参数调优分布式系统机器学习Github开源项目

Open Source Vizier是一个Python开发的黑盒优化框架，源自Google Vizier项目。它提供用户、开发者和基准测试三大API，支持分布式多客户端环境。该框架集成了基于JAX的贝叶斯优化器，适用于超参数调优、进化算法和程序搜索等多种场景。作为开源项目，Vizier具有灵活的安装选项，可满足不同的优化研究需求。

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介绍相关项目
BayesianOptimization - 贝叶斯优化的Python库 高效优化黑盒函数
GithubPython全局优化开源项目机器学习贝叶斯优化高斯过程
BayesianOptimization是一个纯Python实现的贝叶斯全局优化库。该工具利用高斯过程构建未知函数的后验分布，平衡探索与利用来寻找函数最大值。它适用于高成本函数优化，能以较少迭代找到接近最优的参数组合。BayesianOptimization提供简洁API，支持自定义搜索空间、序列域缩减和约束优化等功能，适用于机器学习模型调参等场景。
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。
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。
learned_optimization - 基于JAX的元学习优化器研究框架
GithubJAXlearned_optimization优化器元学习开源项目机器学习
learned_optimization是一个研究代码库，主要用于学习型优化器的训练、设计、评估和应用。该项目实现了多种优化器和训练算法，包括手工设计的优化器、学习型优化器、元训练任务以及ES、PES和截断反向传播等外部训练方法。项目提供了详细的文档和教程，包括Colab笔记本，方便用户快速入门。learned_optimization适用于元学习和动态系统训练的研究，为相关领域提供了功能丰富的工具。
Vizzy - AI驱动的快速数据可视化平台
AI工具APIGitHubOpenAI公共项目数据可视化
Vizzy是一个基于大型语言模型（LLMs）的在线数据可视化工具。用户可上传多种格式的数据文件，系统自动生成多种类型的可视化图表，并提供实时预览功能。平台界面简洁，支持OpenAI API连接，可自定义图表样式，并提供公共项目库作为参考。Vizzy致力于简化数据可视化流程，适用于各行业数据分析需求，帮助用户以低成本高效率地探索和呈现数据。其卓越的性能和易用性使数据可视化过程变得轻松高效。
AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台
AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习
AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台，涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷，支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等，解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题，广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。
orion - 异步黑盒函数优化框架
GithubOríon实验平台开源项目异步框架机器学习超参数优化
Orion是一个专用于黑盒函数优化的异步框架，可作为机器学习模型和训练的元优化器。该框架提供灵活的大规模异步优化实验平台，设计理念注重最小化对研究工作流的干扰。Orion支持快速调优，为用户脚本提供简洁的非侵入式接口，并集成了先进的超参数算法、搜索空间定义和全面的配置系统。
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。
opytimizer - 基于自然启发的Python优化库 简化元启发式算法开发
GithubOpytimizerPython优化器元启发式优化开源项目搜索空间自然启发算法
Opytimizer是一个基于自然启发的Python优化库,实现了多种元启发式算法。它允许用户创建自定义优化器、设计优化任务并组合不同策略。该库专注于最小化问题,提供丰富示例和主流机器学习框架集成。Opytimizer可简化计算实验和参数调优,适合优化算法研究和应用开发。
viser - Python 交互式 3D 可视化库 支持 Web 客户端和丰富 API
3D可视化GUI构建GithubPython库viser场景交互开源项目
viser 是一个 Python 交互式 3D 可视化库，提供丰富 API 用于 3D 图元可视化。它包含 GUI 构建组件，支持场景交互和相机控制。基于 Web 的客户端便于远程使用。viser 支持点云、高斯散射和 SMPLX 可视化。该项目借鉴多个开源工具，采用 React 等现代 Web 技术构建客户端。
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