hypertune 是模型训练领域的开源项目，由 polyaxon 开发，2018 年首次发布。
它收录于模型训练分类，该分类目前共有 518 个项目，GitHub 星标数为 63。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-17。开源库，Apache-2.0 许可证，完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：机器学习模型超参数调优。同类可对比的替代方案包括 Optuna、Hyperopt、Ray Tune。
GitHub 星标
★ 63
维护状态
活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类基础设施
开发团队polyaxon
所属国家
定价模式free
价格说明开源库，Apache-2.0 许可证，完全免费，无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型data-science,deep-learning,hyperparameter-optimization,hyperparameter-tuning,machine-learning,mlops,numpy,scikit-learn,workflow
GitHub 星标★ 63
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2018-12-10 00:00:00
最近更新2026-09-17 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4
使用教程
核心亮点
- API 设计简洁，几行代码即可定义参数空间并启动优化
- 内置多种搜索策略，可灵活切换不同调参算法
- 自动记录试验历史，便于结果对比和复现
不足之处
- 项目早期，文档和社区支持尚不完善
- 功能相对基础，可能缺少高级特性如并行调参
适用场景
- 机器学习模型超参数调优
- 快速原型验证时的参数搜索
- 教学演示超参数优化原理
替代项目
Optuna、Hyperopt、Ray Tune
项目介绍
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