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SELA
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SELA的目标受众是机器学习研究人员和开发人员，特别是那些寻求通过自动化机器学习流程来提高模型选择和集成效率的专业人士。SELA通过提供一种新颖的方法来探索和优化机器学习管道，适合需要处理大量数据和模型选择的专业人员。
模型训练与部署研究工具#自动化机器学习#蒙特卡洛树搜索#大型语言模型#模型选择#模型集成普通产品开源
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产品介绍
网站流量
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简介
SELA是一个创新系统，它通过将蒙特卡洛树搜索(MCTS)与基于大型语言模型(LLM)的代理结合起来，增强了自动化机器学习（AutoML）。传统的AutoML方法经常产生低多样性和次优的代码，限制了它们在模型选择和集成方面的有效性。SELA通过将管道配置表示为树，使代理能够智能地探索解决方案空间，并根据实验反馈迭代改进其策略。
截图
产品特色
数据准备：支持从链接下载数据集或从头开始准备数据集。
配置灵活：用户可以根据需要修改数据配置和LLM配置。
SELA运行：提供了运行SELA的详细步骤，包括设置、运行实验和参数配置。
实验模式：支持MCTS和随机搜索(RS)两种实验模式。
参数调整：用户可以根据需要调整诸如rollouts、timeout等参数。
断点续跑：支持加载现有的MCTS树，以便在实验中断后继续。
Ablation Study：支持进行消融研究，比较不同搜索策略的效果。
使用教程
1. 数据准备：根据SELA的指南下载或准备数据集。
2. 配置设置：根据需要修改`datasets.yaml`和`data.yaml`文件中的配置。
3. 安装依赖：在SELA目录下运行`pip install -r requirements.txt`安装所需依赖。
4. 运行SELA：使用`python run_experiment.py`命令并附加相应参数来运行实验。
5. 参数调整：根据实验需要调整rollouts、timeout等参数。
6. 结果分析：分析实验结果，根据反馈迭代改进策略。
7. 断点续跑：如果实验中断，可以使用`--load_tree`参数加载之前的MCTS树继续实验。
流量来源
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