Skip to main content

> ML_KUTUPHANE // OPTUNA_v1.0

Optuna

Preferred Networks — Define-by-run API'sine sahip sektör standardı Bayesçi hiperparametre optimizasyon çerçevesi.

automl-hpov3.6.1MITqualified
Resmi DokümantasyonKaynak Kod Deposu

Model Eğitimi (Training)

Destekleniyor
Desteklenen Hızlandırıcılar:
CPUCUDA
Dağıtık Eğitim (Distributed):Evet

Model Sunumu (Inference)

Desteklenmiyor
Inference Hızlandırıcıları:
Hedef Ortamlar (Targets):

Neleri Sağlar (Ne Yapar)

  • +Yerel Python içinde dinamik koşullu hiperparametre arama uzaylarına izin veren define-by-run API
  • +Bayesçi optimizasyon algoritmaları: Tree-structured Parzen Estimator (TPE), CMA-ES, Gaussian Process ve BoTorch
  • +Umut vaat etmeyen denemeleri erken sonlandırarak %70+ işlem tasarrufu sağlayan agresif budama algoritmaları (Hyperband, MedianPruner)
  • +Çok amaçlı optimizasyon (gecikme ve doğruluğu dengeleyen Pareto cephesi değerlendirmesi)
  • +Etkileşimli görselleştirme paneli (Optuna Dashboard) ve kalıcı SQL çalışma deposu

Neleri Sağlamaz (Ne Yapmaz)

  • -Eğitilmiş modelleri doğrudan üretim REST uç noktalarına dağıtma
  • -Kullanıcı tanımlı kayıp fonksiyonları olmadan derin öğrenme mimarilerini sıfırdan eğitme
  • -Saf WebAssembly tarayıcı korumalı alanlarında istemci tarafı çalıştırma

>Uygun İş Tipleri

  • Doğrulama AUC'sini maksimize etmek için gradyan artırma hiperparametrelerini (LightGBM, XGBoost, CatBoost) ayarlama
  • PyTorch Lightning içinde derin öğrenme öğrenme oranlarını, ağırlık sönümlemelerini ve yığın boyutlarını optimize etme
  • Model gecikmesini, RAM kullanımını ve doğruluğu dengeleyen çok amaçlı Pareto optimizasyonu

>Uygun Olmayan İş Tipleri

  • Ayarlanabilir hiperparametresi olmayan basit doğrusal modeller
  • Gerçek zamanlı çıkarım mikro servisleri sunma
Veri Yerleşimi ve İkameti

Deneme yapılandırmalarını ve metrikleri yerel SQLite veya dahili şirket PostgreSQL veritabanında saklar. Sıfır telemetri.

Güvenlik Değerlendirmesi

İzin verici MIT lisansı. Kurumsal entegrasyon için güvenlidir.

Operasyonel Metrikler ve Bilinen Kısıtlar

Olgunluk:mature
Öğrenme Eğrisi:low
Operasyon Yükü:low
Maliyet Seviyesi:free-oss
> Bilinen Kısıtlamalar:
  • Budama, eğitim döngüsü içinde kullanıcı kodunun ara adım metriklerini açıkça bildirmesini (trial.report) gerektirir.

İlişkili Üretim Arıza Paternleri (Incidentpedia)

Bu kütüphaneyi üretimde kullanırken aşağıdaki arıza senaryolarına karşı fail-closed korumalar uygulayın:

thread-pool-exhaustion

> Birincil Kanıt ve Doğrulama Kaynakları

Optuna Documentationofficial-docs • >=3.5.0, <=3.6.x
2026-09-25HIGH