Engineering at Meta
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使用Ax进行高效优化：一个自适应实验的开放平台
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原文英文，约1400词，阅读约需5分钟。
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内容提要
Ax 1.0是一个开源平台，利用机器学习自动指导复杂实验，广泛应用于Meta以优化AI模型和基础设施。它采用贝叶斯优化，支持多目标优化，帮助研究人员高效实验和优化配置，推动AI和硬件设计的进步。
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关键要点
- Ax 1.0是一个开源平台，利用机器学习自动指导复杂实验。
- Ax在Meta广泛应用于优化AI模型、调整生产基础设施和加速机器学习及硬件设计的进步。
- Ax采用贝叶斯优化，支持多目标优化，帮助研究人员高效实验和优化配置。
- Ax的发布伴随了一篇论文，详细介绍了其架构、方法论及与其他优化库的比较。
- Ax适用于传统机器学习任务、生成AI的关键挑战、生产环境中的基础设施调整和物理工程设计参数优化。
- 用户可以通过`pip install ax-platform`安装Ax，并访问官网获取快速入门指南和教程。
- Ax支持复杂实验的动态配置和运行，提供强大的分析工具帮助用户理解优化过程。
- Ax使用贝叶斯优化作为默认方法，通过高斯过程模型和期望改进函数进行优化。
- Meta在多个领域大规模应用Ax，解决复杂的优化问题，如超参数优化和AR/VR硬件设计。
- Ax的未来发展将包括新特性、优化方法和与外部平台的集成，欢迎社区贡献。
- Ax的创建团队包括Meta的自适应实验团队的多位成员。
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