benderopt 是模型训练领域的开源项目，由 vthorey 开发，2017 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 87。
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 2025-08-06。开源库，MIT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、Scikit-Optimize。
GitHub 星标
★ 87
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类基础设施
开发团队vthorey
所属国家
定价模式free
价格说明开源库，MIT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MIT
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型automl,deep-learning,hyperparameter-search,machine-learning,mlops,optimization
GitHub 星标★ 87
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2017-03-13 00:00:00
最近更新2025-08-06 00:00:00
维护状态低维护
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
- 支持多种优化算法，可灵活切换策略
- API 简洁，定义搜索空间和优化目标方便
- 自动记录优化历史，便于分析和复现
不足之处
- 文档和示例较少，上手门槛略高
- 社区活跃度低，迭代速度待观察
适用场景
- 机器学习模型超参数调优
- 模拟实验参数寻优
- 工程设计中黑盒函数优化
替代项目
Optuna、Hyperopt、Scikit-Optimize
项目介绍
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