BoCoEL通过贝叶斯优化来选择高效小样本子集，从而减少评估大型语言模型所需的时间和资源。它支持GPT2、Pythia、LLAMA等模型，兼容huggingface的transformers和datasets，并采用模块化设计和高效数据表示方式。适合需要在预算限制下进行高效语言模型评估的用户。

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。

OCTIS 提供全面的主题模型预处理、训练和评估解决方案。通过贝叶斯优化方法，找到最佳超参数。支持经典和神经主题模型，并结合多种前沿评估指标。用户可以加载自定义或预处理数据集，支持Python库和简易Web仪表盘管理实验。

BoTorch是一个基于PyTorch的贝叶斯优化库，提供模块化接口用于组合概率模型、采集函数和优化器。该库充分利用PyTorch的自动微分和并行计算能力，支持基于蒙特卡洛的采集函数，并与GPyTorch深度集成。BoTorch主要面向贝叶斯优化和AI领域的研究人员及专业实践者，为实现和测试新算法提供灵活高效的平台。

HEBO是华为诺亚方舟实验室开发的开源研究框架,聚焦贝叶斯优化和强化学习领域。该框架包含HEBO、MCBO、NAP等多个前沿项目,涉及高维优化、元学习、组合优化等研究方向。HEBO提供创新算法和基准测试,旨在推动相关技术发展。研究人员可利用此框架开发评估新算法,解决实际应用中的复杂优化问题。