Lancez un balayage d’hyperparamètres distribués multi-nœuds en moins de 10 lignes de code.

Prend en charge n’importe quel framework d’apprentissage automatique, notamment PyTorch, XGBoost, MXNet et Keras.

Gère automatiquement les points de contrôle et la journalisation sur TensorBoard.

Choisissez parmi des algorithmes de pointe tels que Population Based Training (PBT), BayesOptSearch, HyperBand/ASHA.

Faites passer vos modèles de la formation au service sur la même infrastructure avec Ray Serve.