Ax

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Ax 是一个可访问的通用平台，用于理解、管理、部署和自动化自适应实验。

自适应实验是一种由机器学习引导的迭代过程，用于探索（可能是无限的）参数空间，以便以资源高效的方式识别最优配置。Ax 目前支持贝叶斯优化和老虎机优化作为探索策略。Ax 中的贝叶斯优化由 BoTorch 驱动，这是一个基于 PyTorch 构建的现代贝叶斯优化研究库。

有关完整的文档和教程，请参阅 Ax 网站

为什么选择 Ax？

• 富有表现力的 API：Ax 拥有富有表现力的 API，能够解决许多现实世界的优化任务。它处理复杂的搜索空间、多目标、参数和结果上的约束，以及噪声观测。它支持并行评估多个设计建议（同步和异步均可），并具备提前停止评估的能力。

• 开箱即用的强大性能：Ax 抽象化了重要但晦涩的优化细节，提供合理的默认设置，使从业者能够利用高级技术，这些技术通常只有优化专家才能使用。

• 先进的方法：Ax 利用 BoTorch 中实现的先进的贝叶斯优化算法，在各种问题类别中提供强大的性能。

Ax 需要 Python 3.11 或更高版本。Ax 的全部直接依赖项列表可以在 pyproject.toml 中找到。