Moait
홈인기 피드모든 블로그모든 태그
홈인기 피드모든 블로그모든 태그

Efficient Optimization With Ax, an Open Platform for Adaptive Experimentation

메타 (Engineering) favicon메타 (Engineering)·AI/ML·
Bayesian OptimizationHyperparameter OptimizationAxBoTorchGaussian Process
2025년 11월 18일0

AI 요약

이 글은 AI가 요약했어요. 정확한 내용은 꼭 원문을 확인해 주세요!

핵심 요약

메타의 Engineering 블로그가 Ax 1.0 오픈 소스 플랫폼의 발표와 메타 내 활용 사례를 소개합니다. Ax는 ML로 복잡한 실험을 자동으로 안내하고 AI 모델 개선과 인프라 튜닝에 활용됩니다.

주요 특징

  • Bayesian 최적화 기반의 자동 실험 설계
  • BoTorch 연계로 불확실성 정량화 및 다목적 최적화 지원
  • 대규모 생산 적용 사례 및 Pareto 프런티어 분석 도구 제공
  • 빠른 시작: pip install ax-platform 및 가이드 활용

적용 고려사항

  • MIT 라이선스 기반 오픈 소스 특성으로 커뮤니티 기여 가능
  • 설치 의존성(PyTorch/BoTorch) 및 Python 환경 확인 필요
  • 데이터 관리 정책 및 실험 설계 관례 고려

연관 피드

%가 높을수록 이 글과 비슷할 가능성이 높아요!
Introducing Metrax: performant, efficient, and robust model evaluation metrics in JAX 섬네일
67%

Introducing Metrax: performant, efficient, and robust model evaluation metrics in JAX

구글 favicon구글·2025년 11월 13일
No Image
65%

Open Source Is Good for the Environment

메타 (Engineering) favicon메타 (Engineering)·2025년 11월 14일
No Image
64%

Accelerating our Android apps with Baseline Profiles

메타 (Engineering) favicon메타 (Engineering)·2025년 10월 01일