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Python-based research interface for blackbox and hyperparameter optimization, based on the internal Google Vizier Service.

What it solves

OSS Vizier 提供一个可靠且灵活的黑箱优化系统，专为大规模超参数调优而设计。它让用户能够在不需要了解目标函数内部工作原理的情况下，找到该函数的最佳参数。

How it works

它以分布式客户端‑服务器模式运行。用户定义搜索空间（包括浮点、整数、离散和类别参数）以及要最大化或最小化的指标。系统随后建议要评估的参数，用户的代码进行评估并将结果报告回服务，形成优化循环。

Who it’s for

  • ML Engineers: 用于调优机器学习模型的超参数。
  • AI Researchers: 使用 Developer 和 Benchmarking API 实现并基准测试新优化算法。
  • Developers: 需要分布式后端进行大规模进化实验或程序搜索的开发者。

Highlights

  • Distributed Architecture: 支持多客户端的客户端‑服务器模型。
  • Comprehensive API: 为用户、实现算法的开发者以及进行算法基准测试的研究者提供独立的 API。
  • Flexible Search Spaces: 支持包括类别和离散值在内的多种参数类型。
  • Integration: 对 TensorFlow Probability、Flax 和 PyGlove 提供高级支持。
  • JAX-based Optimizer: 包含基于 JAX 的最先进贝叶斯优化器。