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orion

异步黑盒函数优化框架

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。

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。
ort - 使用Rust实现的高性能ONNX Runtime包装器
GPU加速GithubONNX RuntimeRustort开源项目机器学习推理
ort 是一个基于 Rust 的非官方 ONNX Runtime 1.18 包装器,能够加速 CPU 和 GPU 上的机器学习推理与训练。提供详细的指导文档、API参考和示例,并支持从 v1.x 迁移到 v2.0。Twitter、Bloop 和 Supabase 等项目均在使用ort。可通过 Discord 或 GitHub 讨论获取支持,欢迎在 Open Collective 上进行赞助。
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。
talos - 全自动化TensorFlow和Keras超参数优化工具
GithubKerasTalosTensorFlow开源项目模型评估超参数优化
Talos通过自动化超参数实验和模型评估,提升了TensorFlow (tf.keras) 和 Keras 的工作流程,无需学习新的语法或模板。用户可以在几分钟内配置和评估超参数实验,适用于各种预测任务。Talos支持 Linux、Mac OS 和 Windows 系统,并兼容 CPU、GPU 和多 GPU 系统,非常适合研究者和数据科学家使用。
or-tools - Google开源的组合优化软件套件
GithubOR-Tools优化工具开源项目约束编程线性规划组合优化
OR-Tools是Google开发的开源组合优化软件套件,提供约束规划、线性规划、整数规划等多种高效求解器和算法。支持Python、C#和Java等编程语言,具有高性能和可移植性。适用于求解装箱、路径规划、资源分配等复杂优化问题,在物流配送、生产调度和网络优化等领域有广泛应用。
optimum - 提升模型在不同硬件上的训练和运行效率的一系列优化工具
GithubHugging Face OptimumONNX RuntimeOpenVINOTransformer开源项目训练模型
Optimum扩展了Transformers和Diffusers,提供了一系列优化工具,提升模型在不同硬件上的训练和运行效率。支持的硬件平台包括ONNX Runtime、Intel Neural Compressor、OpenVINO、NVIDIA TensorRT-LLM、AMD Instinct GPUs、AWS Trainium & Inferentia、Habana Gaudi处理器和FuriosaAI。Optimum支持多种优化技术,如图优化、动态量化、静态量化和量化感知训练,配有详尽的文档和示例代码,帮助用户导出和运行优化后的模型。
orbit - 用于贝叶斯时间序列预测和推断的 Python 包
GithubOrbitPython安装指南开源项目时间序列预测贝叶斯推断
Orbit 是一个用于贝叶斯时间序列预测和推断的 Python 包,提供直观的初始化-拟合-预测接口。支持的模型包括ETS、LGT、DLT和KTR,采用MCMC、MAP和VI等方法进行优化。用户可以通过PyPI、源码或Anaconda安装,并提供详细的文档和教程。
orpo - 无参考模型的语言模型偏好优化技术
GithubORPO人工智能开源项目机器学习模型训练自然语言处理
ORPO是一种新型语言模型训练方法,无需参考模型即可实现偏好优化。项目展示了ORPO在AlpacaEval、MT-Bench和IFEval等基准测试中的性能。ORPO训练的Mistral-ORPO-β模型在AlpacaEval官方排行榜上获得14.7%的长度控制胜率。项目开源了多个预训练模型和训练日志,为AI研究和开发提供了重要资源。
orbital - 基于API规范的智能数据集成网关
APIGithubOrbitalTaxi开源项目数据集成自动化
Orbital作为一款创新数据网关,利用API规范中的语义元数据实现数据源间的自动化集成、转换和发现。该解决方案无需中央映射代码,可自动适应API变化并调整集成流程。支持REST、gRPC、SOAP和Kafka等多种技术,Orbital为企业提供了灵活高效的数据集成方案,显著降低了开发人员编写胶水代码的工作量。
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