有什么automl可以方便的移植到ray上

一些可以方便地移植到 Ray 上的 AutoML 框架有：

1. H2O.ai：一个开源的机器学习框架，可以简化机器学习流程，并且支持分布式计算。

2. TPOT：一个 Python 库，可以通过遗传算法自动选择机器学习模型。

3. auto-sklearn：一个使用贝叶斯优化算法的 AutoML 库，可以自动选择机器学习算法和超参数。

4. Google AutoML：Google 推出的 AutoML 产品，可以在云端训练模型并且方便地移植到多种平台上。

这些框架在移植到 Ray 上后可以利用 Ray 的分布式计算能力加速模型训练和评估。

请注意，具体使用哪个框架可能取决于您的具体需求和使用场景。建议您对这些框架进行详细的评估，以确定哪个最适合您的需求。

相关问题

怎么将automl移植到ray上

要将 AutoML 移植到 Ray 上，你需要执行以下步骤：

1. 安装 Ray 库：可以使用 `pip install ray` 命令安装 Ray。

2. 导入 Ray 库：在你的代码中，使用 `import ray` 命令导入 Ray。

3. 初始化 Ray：使用 `ray.init()` 命令初始化 Ray。

4. 将你的 AutoML 任务分解为多个可并行执行的任务，例如训练不同的机器学习模型。

5. 使用 Ray API 将任务提交到 Ray 集群中：例如，使用 `ray.remote` 装饰器将任务标记为远程函数，然后使用 `ray.get` 命令获取任务的结果。

这是一个大致的过程，你可以根据你的具体场景进行相应的修改和优化。

已经成功移植到ray的automl有哪些

目前已知的在Ray上成功移植的AutoML框架有：

- Ray Tune：一个用于超参数调优的AutoML库。
- Ray SGD：一个分布式梯度下降库。

请注意，不同的AutoML框架可能会有所不同，具体的支持情况建议直接参阅相关文档和代码。