适应性实验
ax-platform的Python项目详细描述
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。
自适应实验是机器学习指导下的迭代过程。 探索（可能无限）参数空间以确定最优 以资源高效的方式配置。ax目前支持bayesian 优化和bandit优化作为勘探策略。贝叶斯 ax中的优化由BoTorch， 基于pytorch的现代贝叶斯优化研究库。
有关完整的文档和教程，请参见Ax website
为什么是斧头？
- versatility：ax支持不同类型的实验，从动态ml辅助的a/b测试，到机器学习中的超参数优化。
- customization:ax使添加新的建模和决策算法变得容易，使研究和开发能够以最小的开销进行。
- 生产完整性：ax具有存储集成和完全保存和重新加载实验的能力。
- 支持多模态和受限实验：ax允许运行和组合多个实验（例如，使用真实世界的“在线”a/b测试进行模拟）和约束优化（例如，在不显著提高资源利用率的情况下提高分类精度）。
- 在高噪声设置中的效率：ax提供专门针对噪声实验的最新算法，例如使用增强学习代理的模拟。
- {STR 1 }易用性< /强>：AX包含3种不同的API，它们在轻量级结构和灵活性之间取得不同的平衡。使用最简洁的循环api，只需一次函数调用就可以完成整个优化。服务api很容易与外部调度程序集成。最详细的开发人员api提供了完整的算法定制和实验自省。
开始
在ax中运行一个简单的优化循环（使用 Booth response surface作为 人工评价函数：
>>>fromaximportoptimize>>>best_parameters,best_values,experiment,model=optimize(parameters=[{"name":"x1","type":"range","bounds":[-10.0,10.0],},{"name":"x2","type":"range","bounds":[-10.0,10.0],},],# Booth functionevaluation_function=lambdap:(p["x1"]+2*p["x2"]-7)**2+(2*p["x1"]+p["x2"]-5)**2,minimize=True,)# best_parameters contains {'x1': 1.02, 'x2': 2.97}; the global min is (1, 3)
安装
要求
运行ax需要python 3.6或更高版本。
所需的python依赖项是：
- botorch
- Jinja2
- 熊猫
- scipy
- sklearn
- plotly=2.2.1
稳定版本
通过PIP安装
我们建议通过pip安装ax（即使使用conda环境）：
conda install pytorch torchvision -c pytorch # OSX only (details below)
pip3 install ax-platform
安装将使用pypi中的python轮子，可用于OSX, Linux, and Windows。
recommendation for macos users：pytorch是botorch的必需依赖项，可以通过pip自动安装。 但是，我们建议您在安装ax之前使用anaconda包管理器。 从anaconda安装将链接到mkl（一个为英特尔处理器优化数学计算的库）。 这将导致贝叶斯优化的速度提高一个数量级，目前，从pip安装pytorch并不与mkl连接。
如果你在macos上需要cuda，你需要从源代码构建pytorch。请参考上面的pytorch安装说明。
可选依赖项
要在笔记本环境中使用ax，您需要jupyter。先安装：
pip3 install jupyter
如果要将实验存储在mysql中，则需要sqlalchemy:
pip3 install SQLAlchemy
最新版本
从Git安装
您可以从git安装最新（最新的）版本：
pip3 install cython numpy # needed for compiling Cython code
pip3 install git+ssh://git@github.com/facebook/Ax.git#egg=Ax
请参阅以上为MacOS用户安装Pythorch的建议。
有时，ax的出血边缘可能取决于botorch（或gpytorch）的出血边缘版本。因此，我们也建议从git安装：
^{公关6}$可选依赖项
如果在Jupyter笔记本中使用斧头：
pip3 install git+ssh://git@github.com/facebook/Ax.git#egg=Ax[notebook]
如果在mysql或sqlite中通过sqlalchemy存储ax实验：
pip3 install git+ssh://git@github.com/facebook/Ax.git#egg=Ax[mysql]
加入ax社区
请参阅CONTRIBUTING文件以获取帮助。
当对ax进行贡献时，我们建议克隆repository并安装所有可选依赖项：
# bleeding edge versions of GPyTorch + BoTorch are recommended
pip3 install git+https://github.com/cornellius-gp/gpytorch.git
pip3 install git+https://github.com/pytorch/botorch.git
pip3 install cython numpy # needed for compiling Cython code
git clone https://github.com/facebook/ax.git
cd ax
pip3 install -e .[notebook,mysql,dev]
请参阅以上为MacOS用户安装Pythorch的建议。
许可证
ax是根据MIT license授权的。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
