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optuna-dashboard

Optuna超参数优化的实时仪表盘工具

optuna-dashboard是Optuna超参数优化框架的实时仪表盘工具,提供直观的图形界面用于监控和分析优化实验。它展示优化历史和超参数重要性等关键信息,支持多种安装方式如PyPI、Anaconda Cloud和Docker镜像。该工具还包括Jupyter Lab扩展和纯浏览器版本,适用于各种环境。optuna-dashboard能有效提升机器学习实验的监控和分析效率。

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。
dashboard-icons - 仪表板图标资源库 开源收录与无缝集成
Dashboard IconsGitHub仓库Github前端设计图标库开源项目
Dashboard Icons 是一个开源的仪表板图标资源库,支持 Homepage、Homarr 和 Dashy 等多个流行仪表板系统。项目提供便捷的图标下载和 CDN 快速访问,旨在为开发者和设计师提供全面的仪表板图标资源。欢迎社区贡献,共同丰富图标库。
fastapi-observability - FastAPI 应用的全栈可观察性监控方案
FastAPIGithubGrafanaOpenTelemetry可观测性开源项目微服务
该项目为 FastAPI 应用提供完整的可观察性解决方案。通过整合 Grafana 生态系统,包括 Tempo 用于分布式追踪、Prometheus 进行指标收集和 Loki 处理日志管理,实现了追踪、指标和日志三大可观察性支柱的协同。项目详细介绍了 OpenTelemetry 工具的配置、自定义指标的创建方法,以及在 Grafana 中实现跨服务追踪可视化的技术细节。
kdash - Rust开发的高效Kubernetes终端仪表盘
GithubKDashKubernetes容器管理开源软件开源项目终端仪表板
KDash是一个轻量级的Kubernetes终端仪表盘,使用Rust语言开发。它支持集群概览、资源监控、日志查看、资源详情等功能,并可管理自定义资源和集群上下文。KDash采用简洁的界面设计,提供可调节的数据刷新频率和多种主题选择,为用户带来流畅的Kubernetes集群管理体验。
netdata - 高效实时监控服务器容器及应用的开源工具
GithubNetdata实时监控开源软件开源项目异常检测监控系统
Netdata是一款开源监控工具,每秒收集服务器、容器和应用的指标数据,通过低延迟仪表盘实时展示。支持从单机到大规模集群的监控,适用于物理机、虚拟机、云环境和Kubernetes。具备低维护成本、异常检测、自动化仪表盘等特性,是一种高效节能的监控解决方案。
graphite-web - 开源时间序列数据可视化与监控工具
CarbonGithubGraphite-WebWhisper开源项目时间序列数据库监控系统
Graphite-Web是Graphite项目的核心组件,这个基于Django的Web应用程序用于渲染图表和仪表板。它与Carbon和Whisper协同工作,提供时间序列数据的处理、存储和可视化功能。作为一个在Apache License 2.0下开源的项目,Graphite-Web易于安装和配置,支持自定义图表和仪表板,适合开发者和系统管理员用于数据分析和监控。
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。
responsible-ai-toolbox - 负责任AI开发与监控的工具集
AI模型FairlearnGithubInterpretMLResponsible AI Toolboxraiwidgets开源项目
Responsible AI Toolbox是一个集合,包含多个工具和库,旨在通过提供模型和数据探索及评估界面,帮助开发者和利益相关者更好地理解和监控AI系统。该工具集包括Responsible AI dashboard、Error Analysis dashboard、Interpretability dashboard、Fairness dashboard等,还涵盖数据处理、数据平衡分析与性别偏见测量等模块。用户可自定义工作流,以优化模型调试和数据驱动决策,确保AI系统的安全性、可靠性和公平性。
wandb - 专注于机器学习流程优化的工具
GithubWeights & Biases开源项目数据可视化机器学习模型管理模型训练
Weights & Biases(简称W&B)是一个专注于机器学习流程优化的工具,它通过追踪和可视化机器学习的各个阶段——从数据集处理到模型部署——以提高开发效率。W&B 允许用户在一处平台上管理和比较多个实验,便捷地监控实验的运行效果及进度。
OpenMDAO - 开源Python系统分析与多学科优化计算平台
GithubOpenMDAOPython多学科优化开源项目系统分析高性能计算
OpenMDAO是一个用Python开发的开源高性能计算平台,专门用于系统分析和多学科优化。它支持模型分解,便于构建和维护,同时通过高效并行算法实现紧密耦合求解。平台主要支持基于梯度的优化和解析导数,可处理大规模设计空间。此外,OpenMDAO还提供并行计算功能,适用于无梯度优化、混合整数非线性规划和设计空间探索。
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