Tune：一個分佈式模型選擇與訓練研究平臺

摘要： 現代機器學習算法對計算的要求越來越高，需要專門的硬件和分佈式計算來在合理的時間範圍內實現高性能。爲了提高模型選擇的效率，已經提出了許多超參數搜索算法，但它們對分佈式計算環境的適應性往往是臨時的。我們提出了一個統一的模型選擇和訓練框架Tune，它在訓練腳本和搜索算法之間提供了一個窄腰接口。結果表明，該接口能夠滿足大範圍超參數搜索算法的要求，可以直接將搜索擴展到較大的集羣上，並簡化了算法的實現

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