RL Baselines Zoo提供一个多元化的强化学习代理集合，支持用户通过简易界面进行代理训练和算法评测。项目含多个环境和算法，带有经过优化的默认超参数，适用于教育和研究用途。注意：此库已停止维护，建议使用更新的RL-Baselines3 Zoo版本。

Determined AI是一个开源深度学习训练平台，集成了超参数调优和分布式训练功能。该平台支持多种深度学习框架，可在云端或本地运行，提供资源管理、实验跟踪和结果可视化等功能。它能显著加快模型训练速度，提高模型精度，让研究人员更专注于模型开发而非基础设施管理，从而提升深度学习团队的整体效率。

Polyaxon是一个旨在提升深度学习应用开发效率的平台，提供构建、训练和监控大规模深度学习应用的解决方案。兼容主流深度学习框架如Tensorflow、MXNet和Caffe等，并支持在数据中心、云提供商或由Polyaxon托管的环境中部署。Polyaxon通过智能容器和节点管理，使GPU服务器成为团队或组织的共享资源，提升工作效率。平台还提供详细的安装和快速入门指南，支持分布式训练和超参数优化等功能。

PyMARL2是一个开源项目，专注于改进协作多智能体强化学习的实现技巧和约束。该项目针对StarCraft多智能体挑战进行了优化，实现了QMIX、VDN、IQL等多种算法。通过采用值函数裁剪、奖励缩放等技巧，PyMARL2显著提升了QMIX在复杂场景中的性能。此外，该框架还支持通信任务和Google Football环境，为多智能体强化学习研究提供了有力工具。

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。

Mango是一个专注于机器学习超参数优化的Python库。它支持在复杂搜索空间中进行并行优化,适用于连续、离散和类别值。该库特点包括简便的搜索空间定义、先进的无梯度优化算法、模块化调度设计和应用层故障检测。Mango可部署于本地、集群或云环境,在普通硬件上也能实现良好扩展性。通过在实际生产环境中的持续应用和改进,Mango不断增添新功能。

该项目提供深度学习模型调优的全面指南,涵盖项目启动、架构选择、优化器配置、批量大小设置等关键环节。它介绍了科学的性能提升方法,以及训练流程优化和实验追踪等实用技巧,旨在帮助提高深度学习模型的性能。