1确认 Python 环境
README 未指定 Python 版本，请先确认本机已装好 Python 与 pip，可执行 pip 命令。
2安装 NNI
README 给出的当前版本安装方式，直接通过 pip 从 PyPI 安装 nni 包。
pip install nni3升级到最新版
如需把已安装的 NNI 更新到最新版本，在安装命令后追加 --upgrade 参数。
pip install --upgrade nni4查阅文档与示例
README 指向官方文档，内含最新特性、API、示例与教程，安装后按文档继续使用。
安装完成后，在 Python 环境中可以正常导入 nni 即表示安装成功（README 未给出专门的验证命令）。
Q：除了 pip 安装还有别的方式吗？
A：有。README 说明既可以通过 pip 安装，也可以从源码构建，具体步骤见官方安装指南 https://nni.readthedocs.io/en/stable/installation.html。
Q：如何把已安装的 NNI 更新到最新版？
A：在安装命令上追加 --upgrade 参数，即执行 pip install --upgrade nni。
Q：有中文文档吗？
A：有。README 提供了简体中文版文档入口：https://nni.readthedocs.io/zh/stable 。
Q：NNI 能做什么？
A：NNI 自动化特征工程、神经网络架构搜索、超参调优和深度学习模型压缩，覆盖机器学习生命周期多个环节。
Optuna、Ray Tune、AutoKeras
nni 是模型训练领域的开源项目，由 microsoft 开发，2018 年首次发布。
在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（14,363）位列前 4%，在模型训练分类的 518 个项目里位列前 3%。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-22。开源工具，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：企业级机器学习平台建设，需要统一管理多种AutoML任务。同类可对比的替代方案包括 Optuna、Ray Tune、AutoKeras。
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